Epoq
Erfahrungen | Alternative | Preise & Kosten
Inhalt
Beschreibung
Epoq ist eine Softwarelösung für Personalisierung und Product Discovery im E Commerce, mit der du die Produktsuche, Produktempfehlungen und individuelle Ansprache deiner Shopbesucher optimieren kannst. Das zentrale Ziel besteht darin, jedem Nutzer möglichst relevante Produkte zu präsentieren und damit den Weg vom ersten Besuch bis zum Kauf einfacher zu gestalten. Statt allen Besuchern dieselben Suchergebnisse, Empfehlungen und Inhalte zu zeigen, versucht Epoq anhand vorhandener Produktdaten und Nutzersignale zu erkennen, welche Angebote für den jeweiligen Kunden besonders interessant sind.
Ein wichtiger Bestandteil von Epoq ist die intelligente Suche im Onlineshop. Gerade bei umfangreichen Sortimenten entscheidet die Qualität der Suchfunktion häufig darüber, ob ein Besucher schnell das gewünschte Produkt findet oder den Shop wieder verlässt. Epoq versucht deshalb, Suchanfragen nicht nur als starre Kombination einzelner Begriffe zu behandeln. Die Suche soll vielmehr möglichst relevante Produkte erkennen und diese sinnvoll innerhalb der Ergebnisliste sortieren.
Dabei spielen unterschiedliche Schreibweisen, Tippfehler, Synonyme und ähnliche Suchbegriffe eine wichtige Rolle. Kunden verwenden schließlich nicht immer genau die Begriffe, die du in deinen Produktdaten hinterlegt hast. Eine gute Suchfunktion muss diese Unterschiede überbrücken. Epoq unterstützt dich dabei, Nutzer auch dann zu passenden Produkten zu führen, wenn deren Formulierung nicht exakt mit Produktnamen oder Kategorien übereinstimmt.
Zusätzlich kannst du über Suchvorschläge bereits während der Eingabe Orientierung bieten. Nutzer erhalten passende Begriffe, Kategorien oder Produkte und können dadurch schneller zu einem relevanten Ergebnis gelangen. Besonders auf mobilen Geräten kann das hilfreich sein, weil längere Eingaben dort häufig umständlicher sind.
Neben der Suche gehören Produktempfehlungen zu den zentralen Funktionen von Epoq. Dabei geht es darum, deinem Kunden an unterschiedlichen Stellen des Shops passende weitere Artikel zu präsentieren. Auf einer Produktseite können beispielsweise ähnliche Produkte erscheinen. Im Warenkorb können ergänzende Artikel vorgeschlagen werden und auf anderen Shopseiten lassen sich Empfehlungen passend zum jeweiligen Nutzungskontext einsetzen.
Damit kannst du unterschiedliche Commerce Ziele verfolgen. Ähnliche Produkte helfen deinen Kunden dabei, Alternativen zu entdecken. Cross Selling kann passende Ergänzungen sichtbar machen. Up Selling kann höherwertige Varianten präsentieren. Gleichzeitig können Empfehlungen dazu beitragen, Produkte aus deinem Sortiment sichtbar zu machen, die der Nutzer ohne diese Unterstützung möglicherweise nicht entdeckt hätte.
Epoq arbeitet dabei mit Personalisierung. Das bedeutet, dass Empfehlungen nicht ausschließlich aufgrund statischer Produktbeziehungen entstehen müssen. Nutzersignale können dabei helfen, Interessen und Präferenzen besser einzuschätzen. Je mehr relevante Informationen zur Verfügung stehen, desto individueller kann die Produktauswahl gestaltet werden.
Für dich ist das besonders bei großen Sortimenten interessant. Wenn du tausende oder sogar zehntausende Produkte anbietest, kannst du unmöglich für jeden Besucher manuell festlegen, welche Artikel er sehen sollte. Automatisierte Personalisierung übernimmt einen erheblichen Teil dieser Aufgabe und kann Produktbeziehungen dynamisch auf Basis vorhandener Daten bestimmen.
Dabei geht es nicht nur um einzelne Produkte. Epoq kann die Customer Journey insgesamt stärker auf den jeweiligen Nutzer ausrichten. Ein Besucher, der sich wiederholt für eine bestimmte Produktgruppe interessiert, besitzt andere Bedürfnisse als ein Kunde, der einen vollkommen anderen Bereich deines Sortiments betrachtet. Personalisierung versucht diese Unterschiede bei der Ausspielung relevanter Angebote zu berücksichtigen.
Ein weiterer interessanter Bereich ist die personalisierte Navigation. Kategorien und Sortimente sind in klassischen Shops häufig für jeden Nutzer gleich aufgebaut. Dabei unterscheiden sich Interessen erheblich. Durch eine intelligente Priorisierung können für den jeweiligen Besucher relevante Produkte oder Bereiche stärker in den Vordergrund rücken.
Das Ziel besteht nicht darin, das Sortiment für den Kunden künstlich einzuschränken. Vielmehr soll die Wahrscheinlichkeit erhöht werden, dass relevante Produkte schneller sichtbar werden. Gerade bei großen Kategorien mit hunderten Artikeln kann diese Priorisierung einen deutlichen Unterschied für die Nutzererfahrung machen.
Epoq unterstützt außerdem Merchandising Anforderungen. Für dich als Händler ist schließlich nicht ausschließlich relevant, welches Produkt aus algorithmischer Sicht am besten passt. Du möchtest möglicherweise Neuheiten fördern, bestimmte Marken präsentieren, saisonale Sortimente hervorheben oder strategisch wichtige Produkte stärker sichtbar machen.
Die Kombination aus automatisierter Relevanz und kommerzieller Steuerung ist deshalb ein wichtiger Bestandteil einer modernen Product Discovery Strategie. Du kannst deine geschäftlichen Interessen berücksichtigen, ohne die eigentliche Nutzerintention aus den Augen zu verlieren. Entscheidend ist dabei immer, dass die ausgespielten Produkte für den jeweiligen Kunden weiterhin sinnvoll bleiben.
Besonders wichtig ist das Ranking innerhalb der Suchergebnisse. Wenn deine Suche 500 passende Produkte findet, hilft das dem Kunden nur begrenzt. Entscheidend ist, welche zehn oder zwanzig Artikel zuerst erscheinen. Epoq versucht deshalb, relevante Signale für die Sortierung zu verwenden und dadurch besonders interessante Produkte möglichst früh sichtbar zu machen.
Personalisierung kann auch innerhalb dieses Rankings eine Rolle spielen. Dadurch muss dieselbe Suchanfrage nicht zwangsläufig für jeden Besucher exakt dieselbe Reihenfolge erzeugen. Unterschiedliche Interessen können dazu führen, dass bestimmte Produkte für einen Nutzer relevanter sind als für einen anderen.
Für die Qualität solcher Funktionen sind Produktdaten besonders wichtig. Produktnamen, Kategorien, Beschreibungen, Marken, Preise, Eigenschaften und weitere Attribute bilden eine wesentliche Grundlage dafür, dass eine Commerce Software Produkte richtig einordnen kann. Je strukturierter und vollständiger deine Daten sind, desto besser lassen sich Suche, Empfehlungen und Personalisierung miteinander verbinden.
Gleichzeitig entstehen über das Verhalten deiner Besucher weitere Daten. Suchanfragen, Klicks, betrachtete Produkte, Warenkorbaktionen und Käufe können wertvolle Signale darüber liefern, welche Produkte tatsächlich interessant sind. Dadurch entsteht ein kontinuierlicher Datenkreislauf zwischen Produktinformationen, Nutzerverhalten und Optimierung.
Ein weiterer wichtiger Bereich von Epoq ist die Analyse der Suchvorgänge. Die interne Shopsuche ist für dich eine besonders interessante Datenquelle, weil Nutzer dort sehr konkret formulieren, was sie gerade benötigen. Häufig gesuchte Produkte oder Eigenschaften können dir Hinweise auf Nachfrage und aktuelle Interessen geben.
Ebenso interessant sind problematische Suchanfragen. Wenn Kunden nach bestimmten Begriffen suchen und keine passenden Produkte finden, solltest du genauer hinschauen. Vielleicht fehlt das entsprechende Produkt tatsächlich in deinem Sortiment. Es kann aber auch sein, dass deine Produktdaten eine andere Bezeichnung verwenden und deshalb keine ausreichende Verbindung zwischen Kundenbegriff und Produkt hergestellt wird.
Solche Erkenntnisse kannst du nicht nur für die Suchoptimierung verwenden. Sie können auch für Sortiment, Einkauf, Content und SEO interessant sein. Wenn viele Kunden nach bestimmten Eigenschaften oder Produkten suchen, erhältst du unmittelbar Informationen über die tatsächliche Nachfrage innerhalb deiner Zielgruppe.
Auch die Performance von Empfehlungen sollte kontinuierlich analysiert werden. Entscheidend ist nicht allein, wie häufig ein empfohlenes Produkt angezeigt wird. Interessanter ist, ob Nutzer darauf klicken, das Produkt in den Warenkorb legen und schließlich kaufen. Dadurch kannst du erkennen, welche Recommendation Strategien tatsächlich wirtschaftlichen Mehrwert erzeugen.
Epoq kann dadurch zu einem Werkzeug für die Conversion Optimierung werden. Die Idee besteht darin, relevante Produkte schneller auffindbar zu machen und unnötige Schritte innerhalb der Customer Journey zu reduzieren. Wenn ein Nutzer schneller das richtige Produkt findet, steigt grundsätzlich die Chance, dass aus seinem Besuch eine Bestellung entsteht.
Gleichzeitig können Empfehlungen dazu beitragen, den durchschnittlichen Warenkorbwert zu erhöhen. Wenn ein Kunde zusätzlich zu seinem ursprünglichen Produkt eine sinnvolle Ergänzung entdeckt, entsteht Cross Selling nicht durch aggressive Werbung, sondern durch relevante Produktberatung.
Genau diese Beratungsfunktion ist ein wichtiger Aspekt von Epoq. In einem stationären Geschäft kann ein Verkäufer Fragen stellen, Alternativen zeigen und ergänzende Produkte empfehlen. Ein Onlineshop muss einen Teil dieser Beratungsleistung über Technologie abbilden. Suche, Empfehlungen und Personalisierung übernehmen dabei unterschiedliche Teile dieser Aufgabe.
Interessant ist Epoq deshalb insbesondere für Onlineshops mit einem umfangreichen oder erklärungsbedürftigen Sortiment. Je größer die Auswahl wird, desto wichtiger wird die Frage, wie Kunden innerhalb dieser Auswahl Orientierung erhalten. Bei einem Shop mit nur wenigen Produkten ist eine umfangreiche Personalisierungsplattform möglicherweise weniger entscheidend. Bei mehreren tausend Artikeln kann intelligente Product Discovery dagegen einen erheblichen Einfluss auf die Nutzerführung haben.
Auch für wiederkehrende Kunden kann Personalisierung Vorteile bieten. Wenn bereits genügend Signale über Interessen vorhanden sind, kann der Shop schneller relevante Produkte präsentieren. Dadurch entsteht im Idealfall das Gefühl, dass sich das Sortiment stärker an den tatsächlichen Bedürfnissen des Nutzers orientiert.
Dabei solltest du Personalisierung allerdings nicht mit vollständiger Automatisierung verwechseln. Erfolgreiche Commerce Optimierung benötigt weiterhin menschliche Kontrolle. Dein Team kennt Margen, Lagerbestände, Kampagnen, saisonale Besonderheiten und strategische Ziele. Die Technologie liefert dir Möglichkeiten, diese Informationen mit automatisierter Relevanz zu verbinden.
Für die Einführung von Epoq solltest du deshalb nicht ausschließlich die technische Integration betrachten. Wichtig ist auch, welche Ziele du erreichen möchtest. Möchtest du die Qualität deiner Shopsuche verbessern, die Conversion steigern, Cross Selling ausbauen, den Warenkorbwert erhöhen oder deinen Kunden eine individuellere Shopping Experience bieten? Klare Ziele erleichtern später die Bewertung der Performance.
Auch Tracking und Datenqualität spielen bei der Implementierung eine zentrale Rolle. Nur wenn relevante Nutzeraktionen sauber erfasst werden, kannst du die tatsächliche Wirkung von Suche, Empfehlungen und Personalisierung sinnvoll beurteilen. Deshalb solltest du vor dem Einsatz prüfen, welche Daten aus deinem Shopsystem, Produktdatenmanagement und Analytics Umfeld zur Verfügung stehen.
Epoq ist damit weniger als einzelne Suchfunktion zu verstehen, sondern vielmehr als Lösung für personalisierte Product Discovery. Suche, Empfehlungen, Personalisierung, Ranking, Merchandising und Analyse greifen ineinander. Für dich entsteht dadurch die Möglichkeit, deinen Onlineshop stärker von einer statischen Produktdatenbank zu einer digitalen Verkaufsberatung weiterzuentwickeln. Besonders bei großen Sortimenten kann Epoq dabei helfen, die enorme Produktauswahl für den einzelnen Nutzer zu reduzieren und genau die Artikel sichtbar zu machen, die in seiner aktuellen Situation besonders relevant sind.
Testen
- Demo auf Anfrage
Preise
- Auf Anfrage
Bilder
Videos
Reviews | ⭐⭐⭐⭐⭐
Die Nutzer Erfahrungen zu Epoq fallen insgesamt überwiegend positiv aus, wobei du berücksichtigen solltest, dass die Zahl der öffentlich verfügbaren unabhängigen Bewertungen überschaubar ist. Auf einer bekannten deutschen Software Bewertungsplattform erreicht Epoq aktuell 4,0 von 5 Punkten bei drei veröffentlichten Bewertungen. Auf einer weiteren Bewertungsplattform wird das Unternehmen mit 4,4 von 5 Punkten bei 13 Bewertungen geführt. Die geringe Anzahl der Bewertungen bedeutet allerdings, dass du diese Werte eher als Orientierung und nicht als repräsentatives Gesamturteil betrachten solltest.
Besonders positiv wird die Möglichkeit wahrgenommen, Suche und Personalisierung stärker miteinander zu verbinden. Für dich bedeutet das, dass die Suchergebnisse nicht ausschließlich anhand eines eingegebenen Begriffs zusammengestellt werden müssen. Nutzersignale können zusätzlich Einfluss darauf nehmen, welche Produkte besonders weit oben erscheinen. Gerade bei größeren Sortimenten wird dieser Ansatz interessant, weil unterschiedliche Kunden bei derselben allgemeinen Suche durchaus unterschiedliche Produkte bevorzugen können. Die technische Dokumentation bestätigt, dass Trackingdaten für die Verbesserung des intelligenten Rankings verwendet werden können.
Ein weiterer positiver Punkt ist die Fehlertoleranz der Suche. Tippfehler, unterschiedliche Schreibweisen und ähnliche Suchbegriffe sind im E Commerce ein alltägliches Problem. Epoq bietet dafür verschiedene Mechanismen und kann zusätzlich mit Suchvorschlägen, Synonymen und natürlicher Sprache arbeiten. Für Shopbetreiber kann das den manuellen Aufwand reduzieren und gleichzeitig verhindern, dass grundsätzlich passende Produkte aufgrund einer abweichenden Formulierung nicht gefunden werden.
Auch die Möglichkeiten zur Personalisierung werden als Stärke des Systems sichtbar. Epoq verbindet Suche, Produktempfehlungen, Beratung und weitere Personalisierungsfunktionen entlang unterschiedlicher Phasen der Customer Journey. Wenn du nicht nur deine Suche verbessern möchtest, sondern langfristig eine umfassendere Personalisierungsstrategie verfolgst, kannst du verschiedene Bereiche auf einer gemeinsamen technologischen Grundlage aufbauen.
Positiv ist außerdem, dass du die automatische Steuerung nicht vollständig sich selbst überlassen musst. Über das Management kannst du Produkte gezielt fördern oder aus bestimmten Ergebnislisten herausnehmen. Das ist beispielsweise hilfreich, wenn du Neuheiten, saisonale Sortimente oder strategisch wichtige Artikel stärker präsentieren möchtest. Dadurch kannst du die automatische Relevanzberechnung mit deinen eigenen Commerce Zielen verbinden.
Auch die Analysefunktionen sind für Nutzer interessant, die ihre Suche nicht einfach einmal einrichten und anschließend vergessen möchten. Im Control Desk kannst du unter anderem Kennzahlen betrachten, Suchbegriffe analysieren und problematische Suchanfragen identifizieren. Dadurch kannst du beispielsweise erkennen, welche Begriffe besonders häufig verwendet werden oder bei welchen Anfragen keine Treffer entstehen. Suchbegriffe und Produkte lassen sich außerdem zwischen unterschiedlichen Zeiträumen vergleichen.
Die veröffentlichten Kundenbeispiele deuten darauf hin, dass sich eine Optimierung der Product Discovery auch wirtschaftlich bemerkbar machen kann. Epoq nennt unter anderem Projekte, bei denen die Absprungrate über die Suche reduziert, der Umsatz über die Suche gesteigert oder die Klickrate auf Produktübersichtsseiten verbessert wurde. Solche Ergebnisse solltest du allerdings nicht automatisch auf deinen eigenen Shop übertragen. Sortiment, bestehende Suchqualität, Traffic, Produktdaten und Nutzerstruktur haben erheblichen Einfluss darauf, welches Verbesserungspotenzial tatsächlich vorhanden ist.
Bei den möglichen Schwächen solltest du vor allem berücksichtigen, dass Epoq deutlich mehr als eine einfache Standardsuche bietet. Genau diese Funktionsbreite kann dazu führen, dass du dich intensiver mit Konfiguration, Tracking, Produktdaten, Personalisierung und Analyse beschäftigen musst. Einige Einstellungen der Suche werden laut Dokumentation zudem in Abstimmung mit dem Customer Service vorgenommen. Wenn du eine Lösung suchst, bei der du sämtliche technischen Parameter vollkommen eigenständig verwalten möchtest, solltest du deshalb vor der Einführung genau prüfen, welche Einstellungen du selbst verändern kannst und bei welchen Anpassungen du Unterstützung benötigst.
Auch die Datenbasis spielt in der Praxis eine große Rolle. Eine intelligente Suche und personalisierte Empfehlungen können nur dann ihr volles Potenzial entfalten, wenn Produktinformationen und Nutzersignale sinnvoll verarbeitet werden können. Du solltest deshalb nicht erwarten, dass die Installation allein automatisch sämtliche Probleme eines Shops löst. Gute Produktdaten, korrektes Tracking und eine kontinuierliche Analyse bleiben wichtige Voraussetzungen.
Bei der Integration solltest du ebenfalls genauer hinschauen. Die Lösung bietet technische Schnittstellen und unterschiedliche Funktionen für Suche und Personalisierung. Wie hoch der tatsächliche Implementierungsaufwand ausfällt, hängt jedoch von deinem Shopsystem, deiner bestehenden Architektur und deinen individuellen Anforderungen ab. Gerade wenn du Suchergebnisse, Filter, Tracking, Empfehlungen und Personalisierung umfangreich an deinen Shop anpassen möchtest, solltest du genügend Ressourcen für Implementierung und Testing einplanen.
Unterm Strich vermitteln die verfügbaren Nutzer Erfahrungen und Produktinformationen das Bild einer leistungsfähigen Lösung, die besonders für Shops interessant ist, bei denen Produktsuche, Personalisierung und Empfehlungen einen relevanten Anteil an der Customer Journey haben. Die Stärken liegen vor allem in der intelligenten Suche, der individuellen Sortierung, den Personalisierungsmöglichkeiten und der Verbindung mit Recommendations und Analytics. Gleichzeitig solltest du Epoq nicht als vollkommen wartungsfreie Suchfunktion betrachten. Wenn du das Potenzial ausschöpfen möchtest, solltest du dich regelmäßig mit Suchdaten, Produktinformationen, Ranking und der tatsächlichen Performance beschäftigen.
Vorteile [+]
Intelligente Produktsuche
Du kannst deinen Kunden eine leistungsfähige Suche anbieten, die Tippfehler, unterschiedliche Schreibweisen, Synonyme und komplexere Suchanfragen berücksichtigt. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Nutzer schneller passende Produkte entdecken.
Starke Personalisierung
Epoq ermöglicht dir, Produktergebnisse und Empfehlungen stärker an den Interessen und dem bisherigen Verhalten deiner Besucher auszurichten. Dadurch kannst du eine individuellere Shopping Experience schaffen.
Automatische Produktempfehlungen
Du kannst ähnliche und ergänzende Produkte automatisiert ausspielen. Das unterstützt dich beim Cross Selling und kann gleichzeitig dazu beitragen, den durchschnittlichen Warenkorbwert zu erhöhen.
Flexible Commerce Steuerung
Du kannst die automatische Relevanz mit deinen eigenen wirtschaftlichen Zielen verbinden. Dadurch lassen sich beispielsweise Neuheiten, saisonale Produkte oder strategisch wichtige Artikel gezielter sichtbar machen.
Umfangreiche Analyse
Du erhältst Einblicke in Suchanfragen, Nutzerverhalten und die Performance deiner Product Discovery. Dadurch kannst du problematische Suchbegriffe erkennen und deine Suche sowie Produktempfehlungen kontinuierlich optimieren.
Nachteile [-]
Höherer Einrichtungsaufwand
Wenn du Suche, Personalisierung, Empfehlungen und Tracking umfassend einsetzen möchtest, musst du mit einem gewissen Aufwand für Integration, Konfiguration und Testing rechnen.
Abhängigkeit von guten Daten
Die Qualität der Ergebnisse hängt stark von deinen Produktdaten und den verfügbaren Nutzersignalen ab. Unvollständige oder schlecht strukturierte Informationen können die Qualität von Suche und Empfehlungen beeinträchtigen.
Gewisse Einarbeitung notwendig
Durch den großen Funktionsumfang musst du dich zunächst mit Suche, Ranking, Personalisierung, Merchandising und Analytics beschäftigen. Für Einsteiger kann die Plattform deshalb komplexer wirken als eine einfache Standardsuche.
Kontinuierliche Optimierung erforderlich
Du solltest Epoq nicht einfach integrieren und anschließend dauerhaft unbeachtet laufen lassen. Suchanfragen, Rankings, Empfehlungen und wichtige Kennzahlen solltest du regelmäßig kontrollieren und optimieren.
Für kleine Shops möglicherweise zu umfangreich
Wenn du nur wenige Produkte anbietest und kaum komplexe Suchvorgänge hast, benötigst du möglicherweise nicht den gesamten Funktionsumfang. Besonders interessant wird Epoq für dich, wenn Produktsuche und Product Discovery einen wesentlichen Einfluss auf deine Customer Journey haben.
Funktionen & Bereiche [!]
Intelligente Produktsuche und personalisierte Suchergebnisse
Der Tool Teil Intelligente Produktsuche und personalisierte Suchergebnisse von Epoq unterstützt dich dabei, die klassische Suchfunktion deines Onlineshops zu einer intelligenten Product Discovery Lösung weiterzuentwickeln. Statt lediglich Produkte zu finden, deren Bezeichnungen exakt mit einem eingegebenen Suchbegriff übereinstimmen, soll die Suche möglichst gut verstehen, was dein Kunde tatsächlich finden möchte. Gleichzeitig können Suchergebnisse anhand verschiedener Relevanzsignale und vorhandener Nutzerinformationen individuell sortiert werden. Dadurch entsteht eine Suche, die stärker auf die konkrete Kaufabsicht ausgerichtet ist.
Die interne Produktsuche gehört gerade bei umfangreichen Sortimenten zu den wichtigsten Funktionen eines Onlineshops. Ein Besucher, der die Suchfunktion verwendet, besitzt häufig bereits eine relativ konkrete Vorstellung davon, welches Produkt oder welche Lösung er benötigt. Genau deshalb ist dieser Nutzer für dich besonders interessant. Wenn du ihm schnell passende Produkte präsentierst, kannst du den Weg zwischen Bedarf und Produkt deutlich verkürzen.
Eine klassische Suchfunktion stößt allerdings schnell an Grenzen. Deine Produktdaten verwenden beispielsweise den Begriff Sneaker, während dein Kunde nach Turnschuhen sucht. Ein anderer Nutzer vertippt sich bei einem Markennamen oder verwendet eine andere Schreibweise. Eine einfache Suche kann dadurch relevante Produkte übersehen, obwohl sie grundsätzlich im Sortiment vorhanden sind.
Epoq versucht solche Unterschiede über eine intelligentere Verarbeitung von Suchanfragen auszugleichen. Dabei können beispielsweise Synonyme, unterschiedliche Schreibweisen und sprachliche Varianten berücksichtigt werden. Für dich bedeutet das, dass du deine Kunden weniger stark dazu zwingen musst, exakt die Sprache deines Produktkatalogs zu verwenden.
Auch Tippfehler spielen im Alltag eines Onlineshops eine erhebliche Rolle. Besonders auf Smartphones entstehen schnell fehlerhafte Eingaben. Eine intelligente Fehlertoleranz kann trotzdem erkennen, welcher Begriff wahrscheinlich gemeint war. Dadurch verhinderst du, dass kleine Eingabefehler unmittelbar zu schlechten oder vollständig leeren Suchergebnissen führen.
Ein weiterer wichtiger Bestandteil sind Suchvorschläge. Bereits während der Eingabe kannst du deinen Kunden passende Begriffe oder Produkte präsentieren. Dadurch erhält der Nutzer Orientierung und muss seine Suchanfrage möglicherweise nicht vollständig eingeben. Gerade bei langen Produktbezeichnungen oder komplexen Sortimenten kann diese Unterstützung die Bedienung deutlich vereinfachen.
Suchvorschläge haben außerdem einen beratenden Charakter. Dein Kunde sieht bereits während der Eingabe, welche Produkte, Kategorien oder Begriffe innerhalb deines Sortiments relevant sein könnten. Dadurch wird die Suchfunktion selbst zu einem Element der Product Discovery.
Besonders wichtig ist anschließend die Reihenfolge der Suchergebnisse. Es reicht nicht aus, dass ein passendes Produkt irgendwo auf Seite vier der Ergebnisliste erscheint. Die wahrscheinlich relevantesten Produkte sollten möglichst früh sichtbar sein. Genau hier setzt das intelligente Ranking von Epoq an.
Für die Bewertung der Relevanz können unterschiedliche Faktoren eine Rolle spielen. Zunächst ist entscheidend, wie gut ein Produkt zur eigentlichen Suchanfrage passt. Produktname, Kategorie, Beschreibung und weitere Attribute können wichtige Informationen liefern. Zusätzlich können Erkenntnisse aus dem tatsächlichen Nutzerverhalten einbezogen werden.
Wenn bestimmte Produkte bei einer Suchanfrage regelmäßig angeklickt oder gekauft werden, entsteht daraus ein wertvolles Signal. Die Suche kann dadurch stärker berücksichtigen, welche Ergebnisse in der Praxis tatsächlich interessant sind. So entwickelt sich das Ranking von einer rein textbasierten Zuordnung hin zu einer datenorientierten Sortierung.
Ein besonders wichtiger Bestandteil von Epoq ist die Personalisierung der Suchergebnisse. Klassische Shops zeigen jedem Nutzer bei derselben Suchanfrage grundsätzlich dieselbe Ergebnisliste. Das ist technisch einfach, berücksichtigt aber nicht, dass unterschiedliche Kunden verschiedene Interessen besitzen.
Epoq kann vorhandene Nutzersignale verwenden, um die Reihenfolge der Produkte stärker auf den jeweiligen Besucher auszurichten. Wenn ein Kunde beispielsweise wiederholt bestimmte Marken, Produktarten oder Eigenschaften betrachtet, können diese Interessen bei der Sortierung berücksichtigt werden.
Dadurch kann dieselbe allgemeine Suchanfrage für zwei Kunden unterschiedliche Prioritäten innerhalb der Ergebnisliste erzeugen. Die grundsätzlich relevanten Produkte bleiben vorhanden, ihre Reihenfolge kann sich jedoch entsprechend der erkannten Interessen unterscheiden.
Das ist besonders bei breiten Suchbegriffen interessant. Sucht ein Kunde beispielsweise lediglich nach Jacke, Lampe, Sofa oder Schuhen, können hunderte Produkte grundsätzlich passen. In solchen Situationen kann Personalisierung dabei helfen, die große Ergebnismenge nach individuellen Interessen zu priorisieren.
Dabei sollte Personalisierung allerdings nicht dazu führen, dass dein Kunde nur noch einen sehr kleinen Ausschnitt des Sortiments sieht. Eine gute personalisierte Suche benötigt eine Balance zwischen bekannten Interessen und der Möglichkeit, neue Produkte zu entdecken. Product Discovery bedeutet schließlich nicht nur, bereits bekannte Präferenzen zu bestätigen.
Auch für neue Besucher muss die Suche funktionieren. Bei einem Erstbesucher liegen naturgemäß noch keine umfangreichen individuellen Verhaltensdaten vor. In diesem Fall können allgemeine Relevanz, Produktdaten und aggregierte Nutzersignale stärker in den Vordergrund treten. Mit zunehmender Interaktion können anschließend zusätzliche persönliche Signale entstehen.
Für dich bedeutet das, dass Personalisierung schrittweise besser werden kann, ohne dass die grundlegende Suchqualität vollständig von einem bekannten Nutzerprofil abhängig sein muss.
Eine wichtige Rolle spielen außerdem Filter und Facetten. Nachdem eine Suchanfrage eine größere Ergebnismenge erzeugt hat, möchte dein Kunde diese häufig weiter eingrenzen. Preis, Marke, Größe, Farbe, Material, Verfügbarkeit oder technische Eigenschaften können dabei wichtige Auswahlkriterien sein.
Gerade bei komplexen Sortimenten sind solche Filter ein wesentlicher Bestandteil der Product Discovery. Die Suchfunktion findet zunächst die grundsätzlich passenden Produkte und anschließend kann der Nutzer die Auswahl entsprechend seiner Anforderungen reduzieren.
Damit diese Filter sinnvoll funktionieren, benötigst du strukturierte Produktdaten. Wenn Farben, Größen oder technische Eigenschaften uneinheitlich gepflegt werden, kann auch eine intelligente Suche diese Informationen nur begrenzt verwenden. Datenqualität bleibt deshalb eine wichtige Grundlage für die Leistungsfähigkeit deiner Produktsuche.
Die Qualität deiner Produktdaten beeinflusst ebenfalls das Ranking. Je besser Epoq versteht, welche Eigenschaften ein Produkt besitzt, desto genauer können Produkte bestimmten Suchanfragen zugeordnet werden. Deshalb solltest du Produktname, Kategorie, Attribute und weitere relevante Informationen möglichst konsistent pflegen.
Neben der automatisierten Relevanz kannst du deine Suchergebnisse auch aus einer Commerce Perspektive betrachten. Vielleicht möchtest du bestimmte Produkte stärker sichtbar machen, weil sie neu im Sortiment sind, zu einer aktuellen Kampagne gehören oder strategisch besonders relevant sind.
Epoq ermöglicht dir, intelligente Suche und Merchandising miteinander zu verbinden. Dadurch kannst du die automatische Sortierung beeinflussen und bestimmte Produkte gezielt fördern. Ebenso kann es Situationen geben, in denen einzelne Artikel weniger stark oder überhaupt nicht innerhalb bestimmter Suchergebnisse erscheinen sollen.
Entscheidend ist dabei immer die Balance zwischen deinen wirtschaftlichen Zielen und der Erwartung des Kunden. Wenn du Produkte zu stark nach kommerziellen Kriterien priorisierst, obwohl sie nur eingeschränkt zur Suchanfrage passen, kann die wahrgenommene Suchqualität sinken. Relevanz sollte deshalb die Grundlage bleiben.
Ein weiterer wichtiger Bereich sind Null Treffer Suchen. Wenn ein Kunde nach einem Produkt sucht und keine Ergebnisse erhält, entsteht eine problematische Situation. Der Nutzer weiß schließlich nicht, ob du das Produkt tatsächlich nicht anbietest oder ob deine Suche seine Anfrage lediglich nicht verstanden hat.
Durch Fehlertoleranz, Synonyme und intelligente Suchmechanismen kann Epoq dabei helfen, solche Situationen zu reduzieren. Trotzdem solltest du Null Treffer Anfragen regelmäßig analysieren. Sie liefern dir wertvolle Informationen darüber, welche Begriffe deine Kunden verwenden und welche Produkte sie möglicherweise in deinem Sortiment erwarten.
Diese Informationen können weit über die eigentliche Suchoptimierung hinausgehen. Wenn viele Nutzer nach einer bestimmten Produktart suchen, die du bisher nicht anbietest, kann dies für Einkauf und Sortimentsmanagement interessant sein. Suchdaten werden dadurch zu einer direkten Quelle für Kundenbedürfnisse.
Auch Suchanfragen mit Ergebnissen können problematisch sein. Wenn Nutzer zwar Produkte angezeigt bekommen, anschließend aber nichts anklicken, kann die Ergebnisqualität trotzdem schlecht sein. Deshalb solltest du nicht ausschließlich die Anzahl der Treffer betrachten.
Klickrate, Warenkorbaktionen, Conversion und Umsatz liefern dir wesentlich aussagekräftigere Informationen. Du kannst beispielsweise untersuchen, welche Suchanfragen besonders häufig zu Käufen führen und bei welchen Begriffen Nutzer den Shop verlassen.
Auch die Position der gekauften Produkte innerhalb der Suchergebnisse ist interessant. Wenn Kunden regelmäßig Produkte auswählen, die weit unten erscheinen, kann das darauf hinweisen, dass dein Ranking verbessert werden sollte.
Epoq ermöglicht dir dadurch einen kontinuierlichen Optimierungsprozess. Du analysierst reale Suchanfragen, erkennst Auffälligkeiten, passt Regeln oder Daten an und kontrollierst anschließend, ob sich die Performance verbessert.
Gerade bei großen Sortimenten ist diese kontinuierliche Optimierung entscheidend. Produkte verändern sich, neue Artikel kommen hinzu, andere verschwinden und Kunden verwenden neue Begriffe. Eine Produktsuche ist deshalb kein einmal abgeschlossenes Projekt.
Auch saisonale Veränderungen können einen erheblichen Einfluss auf das Suchverhalten haben. Begriffe und Produkte, die im Sommer besonders relevant sind, können im Winter kaum eine Rolle spielen. Eine intelligente Suche sollte solche Veränderungen möglichst flexibel abbilden können.
Für internationale Shops entstehen zusätzliche Anforderungen. Sprache, Produktbezeichnungen und Suchgewohnheiten unterscheiden sich zwischen Märkten. Wenn du Epoq in mehreren Ländern einsetzt, solltest du deshalb nicht davon ausgehen, dass eine einzige Suchlogik automatisch für sämtliche Märkte optimal funktioniert. Die tatsächlichen Suchanfragen deiner Nutzer liefern dir hier wichtige Erkenntnisse.
Besonders interessant ist die intelligente Produktsuche für Shops mit großen und komplexen Sortimenten. Je mehr Produkte du anbietest, desto schwieriger wird es für einen Kunden, allein über Kategorien und Navigation zum passenden Artikel zu gelangen. Die Suche übernimmt dann zunehmend die Rolle eines digitalen Beraters.
Im Idealfall muss dein Kunde nicht verstehen, wie dein Sortiment intern strukturiert ist. Er formuliert seinen Bedarf und die Technologie übernimmt die Aufgabe, diesen Bedarf mit passenden Produkten zu verbinden.
Genau darin liegt der wesentliche Unterschied zwischen einer einfachen Suchbox und einer intelligenten Product Discovery. Eine einfache Suche beantwortet die Frage, welche Produkte einen bestimmten Begriff enthalten. Die intelligente Produktsuche von Epoq versucht dagegen zu beantworten, welche Produkte für diesen Nutzer und seine aktuelle Suchintention tatsächlich relevant sind.
Durch die Kombination aus Fehlertoleranz, Suchvorschlägen, Relevanzberechnung, intelligentem Ranking, Nutzersignalen und Personalisierung kannst du die Suche damit stärker als aktives Verkaufsinstrument einsetzen. Für deine Kunden bedeutet das weniger Aufwand bei der Produktsuche und eine schnellere Orientierung innerhalb großer Sortimente. Für dich entstehen gleichzeitig Möglichkeiten, Suchabbrüche zu reduzieren, relevante Produkte sichtbarer zu machen und die Conversion über einen der wichtigsten Touchpoints deines Onlineshops gezielt zu optimieren.
KI Produktberatung und Shopping Assistant
Der Tool Teil KI Produktberatung und Shopping Assistant von Epoq unterstützt dich dabei, die persönliche Beratung aus dem stationären Handel stärker in deinen Onlineshop zu übertragen. Während eine klassische Produktsuche voraussetzt, dass dein Kunde bereits relativ genau weiß, wonach er sucht, setzt die Produktberatung früher innerhalb der Customer Journey an. Sie hilft Nutzern, die zwar ein Bedürfnis oder einen bestimmten Anwendungsfall haben, aber noch nicht genau wissen, welches Produkt dazu passt. Damit wird aus einer reinen Suchfunktion eine digitale Beratung, die deinen Kunden schrittweise zu einer passenden Produktauswahl führen kann.
Gerade bei komplexen oder erklärungsbedürftigen Sortimenten ist diese Unterstützung interessant. Wenn du beispielsweise Elektronik, Sportartikel, Möbel, Haushaltsgeräte, Werkzeuge, Kosmetik oder andere Produkte mit zahlreichen Eigenschaften anbietest, können Kunden schnell von der Auswahl überfordert sein. Häufig kennen sie die technischen Begriffe nicht oder wissen nicht, welche Produkteigenschaften für ihren konkreten Bedarf wichtig sind. Der Shopping Assistant kann diese Orientierung erleichtern.
Der grundlegende Unterschied zur klassischen Suche liegt in der Art der Interaktion. Bei einer normalen Suche gibt dein Kunde einen Begriff ein und erhält anschließend eine Ergebnisliste. Bei einer digitalen Produktberatung kann der Nutzer seinen Bedarf genauer beschreiben oder durch einen Beratungsprozess geführt werden. Dadurch lassen sich Anforderungen schrittweise konkretisieren.
Statt beispielsweise nach einem bestimmten Produktnamen zu suchen, kann dein Kunde beschreiben, wofür er ein Produkt benötigt. Genau diese Orientierung am Anwendungsfall ist für eine gute digitale Beratung entscheidend. Viele Menschen denken beim Einkauf schließlich nicht in Produktdaten, Kategorien oder internen Artikelbezeichnungen. Sie denken in Problemen, Bedürfnissen und gewünschten Ergebnissen.
Der Shopping Assistant von Epoq kann deshalb eine Brücke zwischen der Sprache deiner Kunden und der Struktur deines Produktkatalogs schaffen. Dein Kunde muss nicht sämtliche relevanten Produkteigenschaften kennen. Die Beratung hilft dabei, seine Anforderungen mit den vorhandenen Produktinformationen zu verbinden.
Dabei spielt künstliche Intelligenz eine wichtige Rolle. KI kann natürliche Sprache interpretieren und versuchen, die eigentliche Absicht hinter einer Anfrage zu verstehen. Dadurch können auch ausführlichere Formulierungen verarbeitet werden. Dein Kunde kann seinen Bedarf stärker so beschreiben, wie er ihn auch gegenüber einem Verkäufer formulieren würde.
Das verändert die Interaktion mit deinem Shop deutlich. Die klassische Suchbox funktioniert häufig nach dem Prinzip Suchbegriff eingeben, Treffer prüfen und Suche verändern. Eine KI Produktberatung kann dagegen dialogorientierter funktionieren. Der Nutzer beschreibt seinen Bedarf und das System versucht daraus passende Anforderungen abzuleiten.
Fehlen wichtige Informationen, kann ein Beratungsprozess zusätzliche Kriterien berücksichtigen oder den Nutzer bei der Konkretisierung seiner Wünsche unterstützen. Dadurch entsteht eine schrittweise Annäherung an das geeignete Produkt.
Besonders wertvoll ist das bei Produkten mit vielen Entscheidungskriterien. Ein Kunde kann beispielsweise wissen, dass er ein bestimmtes Gerät benötigt, aber nicht einschätzen können, welche Leistung, Größe oder Ausstattung für seinen Anwendungsfall sinnvoll ist. Eine gute Produktberatung übersetzt diese Anforderungen in konkrete Produktmerkmale.
Für dich bedeutet das, dass vorhandene Produktattribute eine wichtige Grundlage darstellen. Je besser die Produkte innerhalb deines Katalogs beschrieben sind, desto präziser kann die Beratung geeignete Artikel identifizieren. Kategorien, Eigenschaften, technische Daten, Anwendungsbereiche und weitere Produktinformationen bilden deshalb eine wesentliche Basis.
Gleichzeitig sollte ein Shopping Assistant die Nutzer nicht mit unnötig vielen Fragen belasten. Wenn ein Kunde erst einen langen Fragebogen ausfüllen muss, bevor überhaupt Produkte sichtbar werden, kann die Beratung selbst zu einer Barriere werden. Entscheidend ist deshalb, möglichst schnell die Kriterien zu identifizieren, die für die Produktauswahl tatsächlich relevant sind.
Ein guter Beratungsprozess reduziert die Auswahl schrittweise. Aus vielleicht mehreren tausend Produkten entsteht zunächst eine relevante Produktgruppe und daraus schließlich eine überschaubare Auswahl geeigneter Artikel. Der Kunde muss dadurch nicht selbst dutzende Produktdetailseiten miteinander vergleichen.
Genau hier unterscheidet sich Product Discovery von einer einfachen Navigation. Dein Kunde muss nicht wissen, in welcher Kategorie sich ein bestimmtes Produkt befindet. Er beschreibt sein Problem und die Produktberatung übernimmt einen Teil der Orientierung.
Dabei kann der Shopping Assistant auch Unsicherheit reduzieren. Gerade bei hochpreisigen oder technisch komplexen Produkten haben Kunden häufig Angst vor einer Fehlentscheidung. Wenn der Shop nachvollziehbar erklären kann, warum bestimmte Produkte zu den genannten Anforderungen passen, kann dies die Kaufentscheidung erleichtern.
Die Qualität der Erklärung ist dabei wichtig. Eine Empfehlung sollte nicht lediglich aus dem Hinweis bestehen, dass ein bestimmtes Produkt geeignet ist. Für deinen Kunden ist wesentlich hilfreicher zu verstehen, welche Eigenschaften zu seinem Bedarf passen.
Dadurch kann die KI Produktberatung einen Teil der Funktion eines klassischen Verkäufers übernehmen. Ein guter Verkäufer zeigt schließlich nicht einfach irgendein Produkt. Er fragt zunächst nach dem Bedarf, grenzt die Auswahl ein und erklärt anschließend, warum bestimmte Artikel besonders geeignet sind.
Der Shopping Assistant kann außerdem mit Personalisierung verbunden werden. Wenn bereits relevante Informationen über Interessen oder bisheriges Verhalten vorhanden sind, können diese Signale die Produktauswahl zusätzlich unterstützen. Dadurch muss die Beratung nicht ausschließlich auf der aktuellen Anfrage basieren.
Trotzdem sollte das aktuelle Anliegen des Kunden immer ein starkes Gewicht besitzen. Ein Nutzer kann heute etwas völlig anderes suchen als bei seinem letzten Besuch. Eine zu starke Orientierung an historischen Daten könnte deshalb sogar zu schlechteren Empfehlungen führen. Gute Personalisierung muss aktuelle Suchintention und bisheriges Verhalten sinnvoll miteinander verbinden.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist das Merchandising. Für dich als Händler können bestimmte Produkte strategisch besonders interessant sein. Vielleicht möchtest du Neuheiten fördern, bestimmte Marken präsentieren oder Produkte mit guter Verfügbarkeit stärker berücksichtigen.
Solche Commerce Ziele können mit einer digitalen Beratung verbunden werden. Entscheidend ist allerdings, dass das empfohlene Produkt weiterhin zu den Anforderungen des Kunden passt. Eine Produktberatung verliert schnell an Vertrauen, wenn offensichtlich Produkte bevorzugt werden, die aus Kundensicht wenig geeignet sind.
Deshalb sollte die fachliche Relevanz immer die Grundlage bilden. Innerhalb mehrerer vergleichbar geeigneter Produkte kannst du anschließend wirtschaftliche Kriterien berücksichtigen.
Auch Cross Selling kann aus einer Beratungssituation entstehen. Wenn der Shopping Assistant verstanden hat, welches Hauptprodukt ein Kunde benötigt, lassen sich anschließend passende Ergänzungen empfehlen. Dabei können Zubehör, Verbrauchsartikel oder weitere Produkte interessant sein, die für den jeweiligen Anwendungsfall benötigt werden.
Dadurch kann die Beratung über die Auswahl eines einzelnen Artikels hinausgehen. Sie kann den gesamten Bedarf betrachten und daraus eine passende Produktkombination entwickeln. Für dich eröffnet das zusätzliche Möglichkeiten, den Warenkorbwert zu erhöhen, während dein Kunde gleichzeitig eine vollständigere Lösung erhält.
Der Shopping Assistant kann außerdem dabei helfen, Produkte sichtbar zu machen, die über klassische Bestseller Listen kaum Aufmerksamkeit erhalten. Wenn ein weniger populäres Produkt besonders gut zu einem spezifischen Anwendungsfall passt, kann die Beratung genau diesen Artikel auswählen. Dadurch kann auch der Longtail deines Sortiments stärker in die Product Discovery einbezogen werden.
Das ist gerade bei umfangreichen Sortimenten interessant. Häufig konzentriert sich ein großer Teil der Aufmerksamkeit auf wenige Bestseller, obwohl viele weitere Produkte für bestimmte Kundenbedürfnisse besser geeignet wären. Eine bedarfsorientierte Produktberatung kann diese versteckten passenden Produkte sichtbarer machen.
Auch neue Produkte können davon profitieren. Wenn ausreichend Produktinformationen vorhanden sind, muss ein neuer Artikel nicht zwingend bereits tausende Klicks und Käufe gesammelt haben, um innerhalb eines Beratungsprozesses berücksichtigt zu werden. Entscheidend ist zunächst, ob seine Eigenschaften zum beschriebenen Bedarf passen.
Für deinen Kunden kann der Shopping Assistant außerdem die Zahl notwendiger Suchvorgänge reduzieren. Statt mehrere Begriffe auszuprobieren, Filter zu setzen und verschiedene Kategorien zu durchsuchen, kann er seinen Bedarf unmittelbar formulieren. Besonders auf mobilen Geräten kann das einen deutlichen Komfortgewinn darstellen.
Ein weiterer Vorteil entsteht außerhalb klassischer Fachbegriffe. Kunden kennen häufig nicht die professionelle Bezeichnung für das Produkt, das sie benötigen. Sie können aber relativ genau erklären, welches Problem sie lösen möchten. Eine KI gestützte Beratung kann genau diese natürliche Beschreibung nutzen.
Damit entstehen gleichzeitig interessante Daten für dich. Die Gespräche und Anfragen zeigen dir, welche Fragen deine Kunden tatsächlich haben. Du erkennst möglicherweise, welche Produkte häufig miteinander verglichen werden, welche Eigenschaften besonders wichtig sind und bei welchen Themen Unsicherheit besteht.
Diese Informationen können für verschiedene Bereiche deines Unternehmens wertvoll sein. Dein Produktmanagement kann erkennen, welche Eigenschaften Kunden besonders häufig verlangen. Dein Content Team kann daraus neue Ratgeber und Produktinformationen entwickeln. Dein SEO Team erhält Einblicke in natürliche Formulierungen und tatsächliche Nutzerbedürfnisse.
Auch dein Kundenservice kann profitieren. Wenn wiederkehrende Fragen bereits innerhalb der Produktberatung beantwortet werden, müssen Nutzer nicht für jede grundlegende Produktauswahl den Support kontaktieren. Dadurch kann der Shopping Assistant einen Teil einfacher Beratungsanfragen automatisiert abfangen.
Das bedeutet allerdings nicht, dass eine KI Beratung den menschlichen Kundenservice vollständig ersetzt. Bei individuellen Problemen, komplexen Sonderfällen oder beratungsintensiven Produkten kann ein persönlicher Ansprechpartner weiterhin notwendig sein. Besonders sinnvoll ist deshalb eine klare Grenze zwischen automatisierter Produktberatung und menschlicher Unterstützung.
Für die Qualität des Shopping Assistants sind deine Produktdaten besonders wichtig. Wenn entscheidende Eigenschaften fehlen oder falsch gepflegt wurden, kann auch eine intelligente Beratung falsche Empfehlungen erzeugen. Du solltest deshalb sicherstellen, dass relevante Produktinformationen vollständig, aktuell und strukturiert vorliegen.
Besonders kritisch sind eindeutige technische Anforderungen. Wenn ein Produkt bestimmte Maße, Anschlüsse, Kompatibilitäten oder andere zwingende Eigenschaften erfüllen muss, dürfen diese Informationen nicht lediglich geschätzt werden. Hier benötigt die Beratung zuverlässige Daten.
Auch Verfügbarkeit und Sortiment sollten berücksichtigt werden. Es bringt deinem Kunden wenig, wenn die Beratung ein vermeintlich perfektes Produkt empfiehlt, das aktuell nicht gekauft werden kann. Idealerweise werden deshalb nur tatsächlich verfügbare oder sinnvoll bestellbare Produkte vorgeschlagen.
Die Performance des Shopping Assistants solltest du kontinuierlich messen. Eine interessante Kennzahl ist zunächst, wie viele Nutzer die Beratung überhaupt verwenden. Danach kannst du betrachten, wie viele Beratungen tatsächlich zu Produktansichten führen.
Noch wichtiger sind Warenkorbaktionen und Conversion. Wenn viele Nutzer den Assistant verwenden, aber anschließend keine empfohlenen Produkte kaufen, solltest du genauer untersuchen, ob die Empfehlungen tatsächlich zum Bedarf passen.
Auch die Abbruchrate innerhalb der Beratung ist interessant. Brechen viele Nutzer nach bestimmten Fragen ab, könnte der Prozess zu kompliziert sein oder Informationen verlangen, die Kunden nicht kennen. Solche Erkenntnisse helfen dir dabei, die Beratung schrittweise zu verbessern.
Zusätzlich kannst du untersuchen, welche Fragen und Anforderungen besonders häufig vorkommen. Dadurch entwickelt sich der Shopping Assistant zu einer direkten Quelle für Voice of Customer Daten. Deine Kunden sagen dir in ihren eigenen Worten, was sie benötigen.
Für Conversion Optimierung bietet dieser Bereich deshalb erhebliches Potenzial. Die klassische Optimierung eines Onlineshops konzentriert sich häufig auf Buttons, Produktseiten oder den Checkout. Der Shopping Assistant setzt wesentlich früher an und versucht bereits die Produktauswahl zu verbessern. Wenn der Kunde das für ihn passende Produkt schneller findet und seine Entscheidung besser versteht, kann sich dies auf den gesamten weiteren Kaufprozess auswirken.
Besonders sinnvoll ist die KI Produktberatung deshalb bei Sortimenten, bei denen Kunden häufig zwischen vielen ähnlichen Produkten wählen müssen oder umfangreiches Fachwissen benötigen. Je schwieriger die Produktauswahl, desto größer kann der Mehrwert einer digitalen Beratung sein.
Der Tool Teil KI Produktberatung und Shopping Assistant von Epoq entwickelt deinen Onlineshop damit stärker in Richtung eines digitalen Verkaufsberaters. Dein Kunde muss nicht mehr ausschließlich selbst herausfinden, welcher Suchbegriff, welche Kategorie und welche Produkteigenschaft zum gewünschten Ergebnis führt. Er kann seinen Bedarf beschreiben und sich schrittweise zu geeigneten Produkten führen lassen. Für dich entsteht daraus die Möglichkeit, Beratung skalierbar anzubieten, relevante Produkte gezielter sichtbar zu machen, Kaufunsicherheit zu reduzieren und gleichzeitig wertvolle Informationen darüber zu gewinnen, welche Bedürfnisse deine Kunden tatsächlich haben.
Produktempfehlungen und Recommendation Engine
Der Tool Teil KI Produktempfehlungen und Recommendation Engine von Epoq unterstützt dich dabei, deinen Kunden automatisiert Produkte zu zeigen, die möglichst gut zu ihrem aktuellen Interesse, ihrem bisherigen Verhalten und der jeweiligen Situation innerhalb des Onlineshops passen. Statt Empfehlungen für jedes Produkt manuell festzulegen, kannst du die Auswahl relevanter Artikel datenbasiert automatisieren. Dadurch wird die Recommendation Engine zu einem wichtigen Bestandteil deiner Product Discovery und kann gleichzeitig dazu beitragen, Conversion, Warenkorbwert und die Sichtbarkeit deines Sortiments zu verbessern.
Grundsätzlich verfolgt eine Recommendation Engine ein einfaches Ziel. Dein Kunde betrachtet ein Produkt, eine Kategorie oder einen anderen Bereich deines Shops und soll anschließend weitere Artikel entdecken, die für ihn wahrscheinlich interessant sind. Hinter dieser scheinbar einfachen Aufgabe steckt allerdings eine komplexe Entscheidung. Bei mehreren tausend Produkten muss das System innerhalb kurzer Zeit bestimmen, welche wenigen Artikel tatsächlich empfehlenswert sind.
Epoq setzt dabei auf intelligente und personalisierte Produktempfehlungen. Für dich bedeutet das, dass nicht jeder Besucher zwangsläufig dieselben Bestseller oder pauschal festgelegten Produkte sehen muss. Stattdessen können unterschiedliche Informationen genutzt werden, um die Empfehlungen stärker an den jeweiligen Nutzer und dessen aktuelle Customer Journey anzupassen.
Eine wichtige Informationsquelle ist das Verhalten deiner Shopbesucher. Produktansichten, Klicks, Suchanfragen, Warenkorbaktionen und Käufe können Hinweise darauf geben, welche Produkte für bestimmte Nutzer oder Nutzergruppen interessant sind. Aus diesen Signalen lassen sich Zusammenhänge erkennen, die bei einer rein manuellen Produktzuordnung möglicherweise verborgen bleiben würden.
Wenn Nutzer beispielsweise häufig bestimmte Produkte gemeinsam betrachten oder kaufen, kann daraus eine relevante Beziehung entstehen. Diese Informationen können wiederum genutzt werden, um anderen Kunden passende Empfehlungen zu präsentieren.
Gleichzeitig spielt der aktuelle Kontext eine wichtige Rolle. Ein Nutzer, der gerade eine konkrete Produktdetailseite betrachtet, liefert ein anderes Signal als ein Besucher, der sich lediglich auf der Startseite befindet. Die Recommendation Engine kann deshalb je nach Position innerhalb der Customer Journey unterschiedliche Empfehlungsstrategien einsetzen.
Auf einer Produktdetailseite sind ähnliche Produkte besonders interessant. Dein Kunde hat bereits deutlich gemacht, für welche Art von Artikel er sich interessiert. Epoq kann diese Information nutzen, um Alternativen zu präsentieren. Dadurch erhält der Nutzer weitere Auswahlmöglichkeiten, ohne erneut eine Suche starten oder zur Kategorie zurückkehren zu müssen.
Solche Empfehlungen können besonders wertvoll sein, wenn das ursprünglich betrachtete Produkt nicht vollständig den Erwartungen entspricht. Vielleicht ist der Preis zu hoch, die gewünschte Variante fehlt oder bestimmte Eigenschaften passen nicht. Eine gute Recommendation Engine verhindert in dieser Situation, dass die Customer Journey endet.
Stattdessen werden alternative Produkte sichtbar, die den ursprünglichen Bedarf möglicherweise besser erfüllen. Dadurch kann die Produktempfehlung einen potenziellen Abbruch in eine weitere Produktinteraktion verwandeln.
Ein weiterer zentraler Einsatzbereich ist Cross Selling. Dabei werden Produkte empfohlen, die den ausgewählten Artikel sinnvoll ergänzen. Wenn dein Kunde beispielsweise ein Hauptprodukt betrachtet oder bereits in den Warenkorb gelegt hat, können passende Zubehörprodukte interessant werden.
Für dich ist Cross Selling wirtschaftlich besonders relevant, weil dadurch zusätzliche Artikel innerhalb einer Bestellung verkauft werden können. Gleichzeitig muss der Mehrwert für den Kunden im Mittelpunkt stehen. Eine Empfehlung sollte nicht lediglich deshalb erscheinen, weil du ein weiteres Produkt verkaufen möchtest. Sie sollte für den konkreten Anwendungsfall tatsächlich sinnvoll sein.
Je genauer die Recommendation Engine versteht, welche Produkte miteinander zusammenhängen, desto besser kann dieser Ansatz funktionieren. Historische Käufe, gemeinsame Produktansichten, Kategorien und weitere Produktinformationen können dabei unterschiedliche Signale liefern.
Auch Up Selling lässt sich über Produktempfehlungen unterstützen. Dabei geht es darum, deinem Kunden eine höherwertige Alternative zu zeigen. Das kann beispielsweise ein Produkt mit besserer Ausstattung, zusätzlichen Funktionen oder höherer Qualität sein.
Auch hier ist Relevanz entscheidend. Einfach ein deutlich teureres Produkt zu empfehlen, erzeugt noch keinen Mehrwert. Die Alternative sollte den ursprünglichen Bedarf erfüllen und einen nachvollziehbaren zusätzlichen Nutzen bieten.
Die Recommendation Engine kann außerdem Bestseller berücksichtigen. Besonders bei neuen Besuchern liegen zunächst kaum individuelle Nutzersignale vor. In solchen Situationen können beliebte Produkte eine sinnvolle Ausgangsbasis darstellen.
Bestseller Empfehlungen haben allerdings ihre Grenzen. Wenn du ausschließlich Produkte präsentierst, die ohnehin häufig gekauft werden, verstärkst du deren Sichtbarkeit immer weiter. Weniger bekannte Artikel erhalten dadurch kaum eine Chance, entdeckt zu werden.
Genau deshalb ist eine intelligente Recommendation Strategie interessanter als eine einfache Bestseller Liste. Sie kann unterschiedliche Signale miteinander kombinieren und dadurch auch Produkte aus dem Longtail deines Sortiments sichtbar machen.
Für dich kann das einen wichtigen wirtschaftlichen Effekt haben. In vielen großen Shops konzentriert sich ein erheblicher Teil der Aufmerksamkeit auf eine relativ kleine Gruppe populärer Produkte. Gleichzeitig existieren zahlreiche Artikel, die für bestimmte Nutzer sehr gut geeignet wären, aber nur wenig Sichtbarkeit erhalten.
Personalisierte Recommendations können dabei helfen, diese Produkte genau den Kunden zu zeigen, für die sie relevant sind. Dadurch kann die Recommendation Engine nicht nur die Conversion optimieren, sondern auch die Nutzung deines gesamten Sortiments verbessern.
Ein zentraler Bestandteil ist deshalb die Personalisierung. Wenn Epoq bereits Informationen über die Interessen eines Nutzers besitzt, können diese Signale in die Produktauswahl einfließen. Ein Kunde, der sich wiederholt für bestimmte Marken, Kategorien oder Produkteigenschaften interessiert, kann dadurch andere Empfehlungen erhalten als ein Nutzer mit einem anderen Verhalten.
Die Personalisierung sollte allerdings nicht ausschließlich historische Interessen wiederholen. Ein Kunde kann bei seinem aktuellen Besuch einen vollkommen neuen Bedarf haben. Deshalb ist die Kombination aus aktuellem Kontext und bisherigen Nutzersignalen besonders wichtig.
Wenn dein Kunde beispielsweise aktuell nach einem bestimmten Produkttyp sucht, sollte diese aktuelle Intention ein starkes Signal darstellen. Historische Interessen können anschließend dabei helfen, innerhalb der grundsätzlich passenden Produkte eine individuellere Auswahl zu treffen.
Auch die Position der Empfehlungen innerhalb des Shops ist entscheidend. Recommendations können auf der Startseite, innerhalb von Kategorien, auf Produktdetailseiten, im Warenkorb oder an anderen relevanten Touchpoints eingesetzt werden.
Auf der Startseite kann die Recommendation Engine beispielsweise Produkte präsentieren, die zu bekannten Interessen passen. Bei einem neuen Besucher können populäre oder aktuell relevante Produkte stärker berücksichtigt werden.
Innerhalb einer Kategorie können Recommendations helfen, aus einer großen Produktauswahl besonders interessante Artikel hervorzuheben. Dadurch erhält der Nutzer zusätzliche Orientierung.
Auf Produktdetailseiten stehen häufig ähnliche Produkte und Alternativen im Vordergrund. Hier kannst du verhindern, dass ein Nutzer den Shop verlässt, wenn der betrachtete Artikel nicht vollständig überzeugt.
Im Warenkorb verändert sich die Situation erneut. Der Kunde hat bereits eine deutlich konkretere Kaufabsicht gezeigt. Empfehlungen sollten deshalb stärker auf sinnvolle Ergänzungen ausgerichtet sein.
Gerade dort kann Cross Selling besonders wirkungsvoll sein. Zubehör, Ergänzungen oder Verbrauchsprodukte können den bestehenden Warenkorb sinnvoll erweitern. Gleichzeitig solltest du darauf achten, den Nutzer nicht kurz vor dem Checkout mit zu vielen Vorschlägen abzulenken.
Eine gute Recommendation Strategie benötigt deshalb unterschiedliche Logiken für unterschiedliche Touchpoints. Eine Empfehlung, die auf der Startseite sinnvoll ist, muss nicht automatisch im Warenkorb funktionieren.
Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Aktualität deiner Produktdaten. Empfehlungen sollten möglichst nur Produkte enthalten, die tatsächlich verfügbar und kaufbar sind. Ein nicht lieferbarer Artikel kann zwar theoretisch perfekt zum Interesse des Nutzers passen, erzeugt praktisch jedoch Frustration.
Auch Preise, Varianten und andere Produktinformationen sollten aktuell sein. Besonders bei schnell wechselnden Sortimenten benötigt die Recommendation Engine deshalb eine zuverlässige Datenversorgung.
Die Datenqualität beeinflusst außerdem die Fähigkeit, sinnvolle Produktbeziehungen herzustellen. Kategorien, Marken, Produktattribute und weitere Informationen helfen dabei, Artikel besser einzuordnen.
Je umfangreicher dein Sortiment wird, desto größer wird der Vorteil einer automatisierten Recommendation Engine. Bei hundert Produkten kannst du bestimmte Beziehungen möglicherweise noch manuell pflegen. Bei zehntausenden oder hunderttausenden Artikeln wird dieser Ansatz praktisch unmöglich.
Epoq kann dir deshalb einen erheblichen Teil der laufenden Pflege abnehmen. Neue Produkte können in die vorhandenen Empfehlungsprozesse aufgenommen werden, ohne dass du für jeden Artikel zahlreiche manuelle Beziehungen erstellen musst.
Trotzdem bleibt eine gewisse Commerce Steuerung wichtig. Es kann Situationen geben, in denen du bestimmte Produkte stärker oder schwächer berücksichtigen möchtest. Vielleicht möchtest du Neuheiten fördern, Lagerbestände reduzieren oder saisonale Artikel stärker präsentieren.
Solche wirtschaftlichen Ziele können deine Recommendation Strategie ergänzen. Sie sollten jedoch nicht dazu führen, dass die eigentliche Relevanz für den Kunden verloren geht. Eine Empfehlung funktioniert langfristig nur dann, wenn Nutzer sie als hilfreich wahrnehmen.
Auch Marken und Kampagnen können in diesem Zusammenhang eine Rolle spielen. Wenn du eine bestimmte Aktion durchführst, können dazu passende Produkte innerhalb relevanter Recommendation Flächen stärker berücksichtigt werden.
Damit verbindet sich die Recommendation Engine mit deinem Merchandising. Automatische Personalisierung und geschäftliche Steuerung müssen nicht als Gegensätze betrachtet werden. Du kannst beide Ansätze kombinieren, solange die Bedürfnisse des Kunden weiterhin die Grundlage bilden.
Ein weiterer wichtiger Bereich ist die Messung der Performance. Du solltest genau beobachten, wie Nutzer mit deinen Empfehlungen interagieren. Eine grundlegende Kennzahl ist die Klickrate. Sie zeigt dir, wie häufig Nutzer auf ausgespielte Recommendations reagieren.
Eine hohe Klickrate bedeutet allerdings noch nicht automatisch wirtschaftlichen Erfolg. Deshalb solltest du zusätzlich Warenkorbaktionen und Käufe betrachten. Besonders interessant ist die Frage, wie häufig ein empfohlenes Produkt tatsächlich bestellt wird.
Auch der Umsatz über Empfehlungen kann eine wichtige Kennzahl sein. Dadurch kannst du besser einschätzen, welchen wirtschaftlichen Beitrag deine Recommendation Engine leistet.
Für Cross Selling ist außerdem der durchschnittliche Warenkorbwert interessant. Wenn Empfehlungen funktionieren, sollte sich möglicherweise zeigen, dass Kunden zusätzliche relevante Produkte bestellen und dadurch der durchschnittliche Bestellwert steigt.
Du solltest allerdings nicht ausschließlich kurzfristige Umsatzziele betrachten. Gute Empfehlungen verbessern auch die Nutzererfahrung. Wenn Kunden schneller Alternativen und passende Ergänzungen entdecken, reduziert sich der Aufwand bei der Produktauswahl.
Auch die Abdeckung des Sortiments ist eine interessante Kennzahl. Wenn immer nur dieselben zwanzig Bestseller empfohlen werden, nutzt du das Potenzial einer intelligenten Recommendation Engine nur eingeschränkt. Eine gute Strategie sollte relevante Produkte aus unterschiedlichen Bereichen des Sortiments sichtbar machen können.
Besonders interessant sind neue Produkte. Sie verfügen zunächst über wenig historische Klick und Kaufdaten. Dieses Problem wird häufig als Cold Start Problem bezeichnet. In solchen Situationen können Produktinformationen und allgemeine Recommendation Strategien dabei helfen, neue Artikel trotzdem sichtbar zu machen.
Mit zunehmenden Nutzersignalen kann die Recommendation Engine anschließend lernen, in welchen Situationen diese Produkte besonders interessant sind.
Epoq kann dir damit helfen, Recommendations von einer statischen Verkaufsfläche zu einem dynamischen Element deiner Customer Journey weiterzuentwickeln. Statt für jeden Kunden dieselben Artikel anzuzeigen, können Kontext, Produktbeziehungen und Nutzerinteressen stärker berücksichtigt werden.
Für dich entsteht dadurch eine Art automatisierter digitaler Verkaufsberatung. Ein guter Verkäufer zeigt einem Kunden schließlich ebenfalls nicht einfach die meistverkauften Produkte des gesamten Geschäfts. Er versucht zu verstehen, wofür sich der Kunde interessiert, welche Alternative sinnvoll sein könnte und welches Zubehör möglicherweise benötigt wird.
Genau diese Logik versucht eine Recommendation Engine digital und skalierbar abzubilden. Besonders bei großen Sortimenten kannst du damit tausende individuelle Produktempfehlungen erzeugen, die manuell kaum zu pflegen wären.
Der Tool Teil KI Produktempfehlungen und Recommendation Engine von Epoq unterstützt dich somit bei mehreren Commerce Zielen gleichzeitig. Du kannst Kunden passende Alternativen präsentieren, Cross Selling und Up Selling unterstützen, den Longtail deines Sortiments sichtbarer machen und Empfehlungen stärker personalisieren. Gleichzeitig erhältst du über die Performance Daten eine Grundlage, um die verschiedenen Recommendation Strategien kontinuierlich zu überprüfen und weiterzuentwickeln. Dadurch werden Produktempfehlungen nicht nur zu zusätzlichen Produktboxen innerhalb deines Shops, sondern zu einem aktiven Bestandteil deiner Product Discovery und digitalen Verkaufsberatung.
Customer Targeting und Personalisierung
Der Tool Teil Customer Targeting und Personalisierung von Epoq unterstützt dich dabei, deinen Onlineshop stärker an den Interessen, Bedürfnissen und dem Verhalten einzelner Besucher auszurichten. Statt jedem Nutzer dieselben Produkte, Empfehlungen und Inhalte zu präsentieren, kannst du unterschiedliche Signale verwenden, um die Customer Journey individueller zu gestalten. Das Ziel besteht darin, für den jeweiligen Besucher möglichst relevante Angebote sichtbar zu machen und dadurch die Orientierung im Sortiment, die Nutzererfahrung und letztlich auch die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs zu verbessern.
Customer Targeting beginnt mit der Erkenntnis, dass nicht jeder Besucher deines Shops dieselben Interessen besitzt. Selbst wenn zwei Nutzer dieselbe Kategorie besuchen, können ihre tatsächlichen Bedürfnisse vollkommen unterschiedlich sein. Ein Kunde interessiert sich möglicherweise besonders für günstige Produkte, während ein anderer hochwertige Marken bevorzugt. Ein weiterer Nutzer legt vielleicht besonderen Wert auf bestimmte Eigenschaften, Materialien oder Funktionen.
Eine klassische Shopstruktur berücksichtigt diese Unterschiede nur eingeschränkt. Kategorien, Produktlisten und allgemeine Empfehlungen sehen häufig für alle Besucher gleich aus. Epoq versucht dagegen, relevante Nutzersignale in die Ausspielung einzubeziehen und daraus eine individuellere Shopping Experience zu entwickeln.
Eine wichtige Grundlage bildet das Verhalten innerhalb des Shops. Welche Produkte betrachtet ein Nutzer? Welche Kategorien besucht er? Welche Suchanfragen verwendet er? Welche Produkte legt er in den Warenkorb und welche Artikel kauft er tatsächlich? Solche Interaktionen können Hinweise auf Interessen und Präferenzen liefern.
Ein einzelner Klick besitzt dabei zunächst nur eine begrenzte Aussagekraft. Betrachtet ein Nutzer jedoch wiederholt Produkte einer bestimmten Kategorie oder Marke, entsteht ein deutlich stärkeres Signal. Aus mehreren Interaktionen können sich Interessen ableiten lassen, die anschließend für die Personalisierung genutzt werden können.
Für dich bedeutet das, dass du deinen Kunden nicht zwangsläufig ausdrücklich nach jeder Präferenz fragen musst. Ein Teil der Interessen kann sich aus dem tatsächlichen Verhalten innerhalb des Shops ergeben. Dadurch kann die Personalisierung schrittweise genauer werden.
Besonders interessant ist die Kombination aus aktuellem Verhalten und historischen Informationen. Das aktuelle Verhalten zeigt dir, womit sich dein Besucher gerade beschäftigt. Historische Signale können dagegen Hinweise auf längerfristige Interessen liefern.
Die aktuelle Intention sollte dabei eine besonders wichtige Rolle spielen. Ein Kunde, der bisher hauptsächlich Produkte für den eigenen Haushalt gekauft hat, kann bei seinem nächsten Besuch beispielsweise nach einem Geschenk suchen. Würde die Personalisierung ausschließlich auf vergangenen Käufen basieren, könnten unpassende Empfehlungen entstehen.
Epoq kann deshalb dabei helfen, unterschiedliche Signale miteinander zu verbinden. Personalisierung sollte nicht bedeuten, einen Nutzer dauerhaft in eine einmal erkannte Interessengruppe einzuordnen. Vielmehr sollte sie dynamisch auf Veränderungen innerhalb der Customer Journey reagieren.
Neben einer individuellen Betrachtung einzelner Nutzer kann Customer Targeting auch über Zielgruppen und Segmente erfolgen. Dabei werden Besucher anhand gemeinsamer Eigenschaften oder Verhaltensweisen zusammengefasst. Für dich entsteht dadurch die Möglichkeit, unterschiedliche Gruppen gezielt anzusprechen.
Ein Segment könnte beispielsweise aus Nutzern bestehen, die sich besonders häufig für eine bestimmte Produktkategorie interessieren. Eine andere Gruppe könnte aus wiederkehrenden Kunden bestehen. Ebenso können Besucher anhand ihres bisherigen Kaufverhaltens oder anderer relevanter Kriterien unterschieden werden.
Segmentierung ist besonders interessant, wenn noch nicht genügend Informationen für eine sehr individuelle Personalisierung vorhanden sind. Statt einen Nutzer vollständig persönlich anzusprechen, kannst du ihn zunächst einer passenden Gruppe zuordnen und dafür relevante Inhalte oder Produkte ausspielen.
Mit zunehmenden Interaktionen kann die Personalisierung anschließend genauer werden. Dadurch entsteht ein fließender Übergang zwischen allgemeinem Targeting und individueller Ansprache.
Ein wichtiger Einsatzbereich sind personalisierte Produktempfehlungen. Wenn Epoq erkennt, welche Kategorien, Marken oder Produkteigenschaften für einen Besucher interessant sind, können entsprechende Produkte innerhalb der Recommendations stärker berücksichtigt werden.
Dadurch muss beispielsweise eine Empfehlungsfläche auf der Startseite nicht für jeden Kunden dieselben Bestseller zeigen. Wiederkehrende Besucher können Produkte sehen, die stärker zu ihren bisherigen Interessen passen.
Auch innerhalb der Produktsuche kann Personalisierung relevant werden. Bei allgemeinen Suchanfragen existieren häufig sehr viele grundsätzlich passende Produkte. Nutzersignale können dabei helfen, die Reihenfolge stärker an den jeweiligen Interessen auszurichten.
Sucht ein Kunde beispielsweise nach einem sehr allgemeinen Produktbegriff, können bekannte Präferenzen zusätzliche Hinweise darauf liefern, welche Produkte innerhalb der Ergebnisliste besonders relevant sein könnten. Dadurch entsteht ein personalisiertes Ranking.
Wichtig ist dabei, dass die eigentliche Suchintention weiterhin Priorität besitzt. Ein Produkt sollte nicht nur deshalb prominent erscheinen, weil es zu früheren Interessen passt. Es muss zunächst zur aktuellen Anfrage passen. Personalisierung sollte die Relevanz verbessern und nicht ersetzen.
Customer Targeting kann außerdem für die Darstellung von Inhalten interessant sein. Je nach Interesse eines Nutzers können unterschiedliche Themen, Aktionen oder Produktwelten stärker hervorgehoben werden. Dadurch entwickelt sich Personalisierung über reine Produktempfehlungen hinaus.
Für dich bedeutet das, dass du unterschiedliche Bereiche der Customer Journey aufeinander abstimmen kannst. Suche, Recommendations, Produktlisten und weitere Shopinhalte können auf ähnliche Nutzersignale zurückgreifen. Dadurch entsteht eine konsistentere personalisierte Erfahrung.
Ein weiterer interessanter Einsatzbereich sind Kampagnen. Nicht jede Aktion ist für jeden Besucher gleichermaßen relevant. Wenn du unterschiedliche Zielgruppen identifizieren kannst, lassen sich Kampagnen genauer auf passende Nutzer ausrichten.
Dadurch musst du nicht jede Promotion maximal breit ausspielen. Ein Angebot kann gezielt dort sichtbar werden, wo eine entsprechende Kaufwahrscheinlichkeit oder ein passendes Interesse vorhanden ist.
Das kann gleichzeitig die Nutzererfahrung verbessern. Kunden sehen weniger irrelevante Angebote und erhalten stattdessen stärker auf ihre Bedürfnisse abgestimmte Informationen.
Auch bei großen Sortimenten bietet Personalisierung einen besonderen Vorteil. Je größer die Produktauswahl wird, desto schwieriger wird es für einen Nutzer, sämtliche relevanten Artikel selbst zu entdecken. Customer Targeting kann dabei helfen, diese Komplexität zu reduzieren.
Statt tausende Produkte gleichberechtigt zu präsentieren, werden diejenigen Artikel stärker sichtbar, die für den jeweiligen Nutzer wahrscheinlich besonders interessant sind. Die Auswahl wird dadurch nicht zwingend verkleinert, aber sinnvoll priorisiert.
Genau darin liegt ein wesentlicher Unterschied zwischen Personalisierung und einfacher Filterung. Ein Filter entfernt Produkte anhand klarer Kriterien. Personalisierung verändert dagegen vor allem die Priorität und Sichtbarkeit innerhalb einer grundsätzlich relevanten Auswahl.
Für neue Besucher entsteht allerdings eine besondere Herausforderung. Wenn ein Nutzer deinen Shop zum ersten Mal besucht, stehen zunächst kaum individuelle Informationen zur Verfügung. Dieses Problem wird häufig als Cold Start bezeichnet.
In dieser Situation können allgemeine Informationen, aktuelle Interaktionen und aggregierte Verhaltensdaten eine größere Rolle spielen. Bereits während der ersten Session entstehen neue Signale. Betrachtet ein Besucher mehrere Produkte einer bestimmten Kategorie, kann sich daraus bereits ein erstes Interessenbild entwickeln.
Dadurch kann sich die Personalisierung innerhalb einer einzigen Customer Journey schrittweise verändern. Der Shop lernt mit jeder relevanten Interaktion mehr über die aktuelle Kaufabsicht.
Bei wiederkehrenden Kunden können dagegen zusätzliche historische Signale vorhanden sein. Dadurch kann Epoq schneller relevante Produkte und Inhalte priorisieren. Besonders bei Shops mit regelmäßig wiederkehrenden Käufen kann dieser Effekt interessant sein.
Ein wichtiger Aspekt ist dabei die Aktualität der Interessen. Kunden verändern ihre Bedürfnisse. Ein Produkt, das vor sechs Monaten relevant war, muss heute nicht mehr interessant sein. Deshalb sollte Personalisierung aktuelle Signale ausreichend stark berücksichtigen.
Auch die Häufigkeit bestimmter Interaktionen ist relevant. Ein einmal betrachtetes Produkt sollte nicht automatisch langfristig das gesamte Nutzerprofil bestimmen. Wiederholtes Verhalten liefert wesentlich stärkere Hinweise auf tatsächliche Interessen.
Gleichzeitig solltest du bei Personalisierung auf Vielfalt achten. Wenn einem Nutzer ausschließlich Produkte gezeigt werden, die sehr ähnlich zu seinen bisherigen Interaktionen sind, kann eine Art Filterblase innerhalb des Shops entstehen.
Das kann die Product Discovery einschränken. Dein Kunde entdeckt dann möglicherweise keine neuen Kategorien oder Produkte mehr, obwohl diese grundsätzlich interessant wären. Eine gute Personalisierungsstrategie benötigt deshalb ein Gleichgewicht zwischen bekannten Interessen und neuen Entdeckungsmöglichkeiten.
Für dein Merchandising eröffnet Customer Targeting ebenfalls interessante Möglichkeiten. Bestimmte Produkte können für einzelne Zielgruppen besonders relevant sein. Statt einen Artikel grundsätzlich im gesamten Shop stark zu fördern, kannst du ihn gezielter innerhalb geeigneter Segmente sichtbar machen.
Dadurch werden Merchandising Entscheidungen präziser. Du kombinierst deine wirtschaftlichen Ziele mit Informationen darüber, welche Nutzer tatsächlich Interesse an den entsprechenden Produkten besitzen könnten.
Auch Cross Selling kann durch Customer Targeting verbessert werden. Wenn du bereits weißt, welche Produkte ein Kunde gekauft oder betrachtet hat, können ergänzende Angebote stärker an seinem tatsächlichen Bedarf ausgerichtet werden.
Statt allgemeines Zubehör zu präsentieren, kannst du möglichst passende Ergänzungen auswählen. Dadurch steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Recommendations als hilfreiche Beratung und nicht als beliebige Werbung wahrgenommen werden.
Für die Optimierung solltest du die Wirkung deiner Personalisierung kontinuierlich messen. Eine zentrale Frage lautet, ob personalisierte Inhalte tatsächlich häufiger angeklickt werden als allgemeine Varianten.
Darüber hinaus solltest du Warenkorbaktionen und Conversion betrachten. Eine höhere Klickrate ist positiv, führt aber nicht automatisch zu mehr Umsatz. Entscheidend ist letztlich, ob die personalisierte Customer Journey häufiger zu erfolgreichen Käufen beiträgt.
Auch der durchschnittliche Warenkorbwert kann interessant sein. Wenn personalisierte Empfehlungen relevante Ergänzungen präsentieren, können Kunden möglicherweise zusätzliche Produkte kaufen.
Für die Bewertung von Customer Targeting solltest du außerdem unterschiedliche Segmente miteinander vergleichen. Vielleicht reagieren bestimmte Kundengruppen besonders stark auf personalisierte Recommendations, während bei anderen Gruppen kaum Unterschiede entstehen.
Solche Erkenntnisse helfen dir dabei, deine Personalisierungsstrategie gezielter einzusetzen. Nicht jede Personalisierungsmaßnahme muss für jeden Shopbereich und jede Zielgruppe gleichermaßen sinnvoll sein.
Ein weiterer wichtiger Punkt ist die Transparenz deiner Datenbasis. Du solltest verstehen, welche Nutzersignale für deine Personalisierung verwendet werden und welche geschäftlichen Regeln zusätzlich Einfluss auf die Ausspielung besitzen. Nur dann kannst du ungewöhnliche Ergebnisse sinnvoll analysieren.
Auch Datenschutz und Consent Management spielen bei personalisierten Nutzerprofilen eine wichtige Rolle. Sobald du Nutzerverhalten speicherst, zusammenführst oder für individuelle Ausspielungen verwendest, musst du deine konkrete technische und rechtliche Umsetzung entsprechend prüfen. Für dich bedeutet das, Personalisierung nicht isoliert als Marketingfunktion zu betrachten, sondern auch Datenschutz, Tracking und Einwilligungsmanagement in dein Konzept einzubeziehen.
Customer Targeting kann außerdem wertvolle Erkenntnisse über deine Zielgruppen liefern. Du erkennst anhand realer Interaktionen, welche Kategorien häufig gemeinsam betrachtet werden, welche Produkte bestimmte Nutzergruppen bevorzugen und welche Interessen besonders stark ausgeprägt sind.
Diese Informationen können auch außerhalb der eigentlichen Personalisierung genutzt werden. Einkauf, Produktmanagement, Marketing und Content können davon profitieren. Du erhältst ein genaueres Verständnis dafür, welche Bedürfnisse innerhalb deiner Kundschaft tatsächlich vorhanden sind.
Für die Conversion Optimierung entsteht dadurch eine zusätzliche Ebene. Klassische Optimierung betrachtet häufig eine durchschnittliche Customer Journey für alle Besucher. Customer Targeting macht sichtbar, dass unterschiedliche Nutzergruppen möglicherweise vollkommen unterschiedliche Erwartungen haben.
Eine Veränderung, die für eine Zielgruppe sehr gut funktioniert, kann für eine andere Gruppe weniger relevant sein. Durch Segmentierung und Personalisierung kannst du solche Unterschiede stärker berücksichtigen.
Der Tool Teil Customer Targeting und Personalisierung von Epoq macht deinen Onlineshop damit dynamischer. Statt allen Besuchern dieselbe Produktwelt zu präsentieren, kannst du Verhalten, aktuelle Interessen, historische Signale und Zielgruppenzugehörigkeiten nutzen, um die Customer Journey individueller auszurichten. Besonders bei umfangreichen Sortimenten kann dir das helfen, relevante Produkte schneller sichtbar zu machen, Recommendations präziser auszuspielen und Kampagnen zielgerichteter einzusetzen. Für deine Kunden entsteht im Idealfall ein Shop, der sich weniger wie ein statischer Produktkatalog und stärker wie eine persönliche digitale Verkaufsberatung anfühlt.
Control Desk und Performance Analyse
Der Tool Teil Control Desk und Performance Analyse von Epoq bildet die zentrale Oberfläche, über die du deine eingesetzten Epoq Funktionen beobachten, auswerten und optimieren kannst. Während intelligente Suche, Produktempfehlungen, Personalisierung und Customer Targeting direkt auf die Customer Journey deiner Besucher einwirken, liefert dir das Control Desk die notwendigen Informationen darüber, wie erfolgreich diese Maßnahmen tatsächlich funktionieren. Dadurch kannst du deine Product Discovery nicht nur nach Gefühl steuern, sondern Entscheidungen stärker auf reale Nutzungsdaten und wirtschaftliche Kennzahlen stützen.
Eine wichtige Aufgabe des Control Desk besteht darin, die Performance deiner Epoq Anwendungen übersichtlich darzustellen. Für dich ist schließlich nicht nur relevant, dass eine intelligente Suche oder Recommendation Engine technisch funktioniert. Entscheidend ist, ob deine Kunden dadurch schneller passende Produkte finden, häufiger mit Produkten interagieren und letztlich öfter kaufen.
Das Control Desk hilft dir deshalb dabei, verschiedene Kennzahlen rund um Suche, Empfehlungen und Personalisierung zu betrachten. Dadurch erhältst du einen zentralen Überblick über die Nutzung und kannst schneller erkennen, welche Bereiche gut funktionieren und wo Optimierungspotenzial vorhanden ist.
Besonders wichtig ist die Analyse der internen Produktsuche. Nutzer, die aktiv eine Suchanfrage eingeben, besitzen häufig bereits eine relativ konkrete Kaufabsicht. Die Suchdaten gehören deshalb zu den wertvollsten Informationen innerhalb eines Onlineshops.
Du kannst untersuchen, welche Suchbegriffe besonders häufig verwendet werden. Dadurch erkennst du, welche Produkte, Marken, Kategorien oder Eigenschaften deine Kunden tatsächlich interessieren. Diese Informationen stammen unmittelbar aus dem Verhalten deiner Nutzer und können deshalb sehr wertvolle Hinweise auf aktuelle Nachfrage liefern.
Interessant ist dabei nicht nur die absolute Anzahl der Suchanfragen. Du solltest zusätzlich betrachten, wie erfolgreich einzelne Suchbegriffe funktionieren. Eine häufig verwendete Suchanfrage kann beispielsweise viele Produktansichten erzeugen, aber nur selten zu einem Kauf führen.
In solchen Fällen lohnt sich eine genauere Analyse. Vielleicht erscheinen nicht die richtigen Produkte auf den ersten Positionen. Möglicherweise fehlen wichtige Filter oder die Suchanfrage wird anders interpretiert, als deine Kunden es erwarten.
Besonders relevant sind Suchanfragen ohne passende Treffer. Wenn ein Nutzer eine Suche startet und keine Produkte angezeigt bekommt, entsteht eine unmittelbare Barriere innerhalb der Customer Journey. Der Kunde kann nicht erkennen, ob du das gewünschte Produkt tatsächlich nicht anbietest oder ob deine Suche seine Formulierung lediglich nicht versteht.
Die Analyse solcher Anfragen hilft dir dabei, wiederkehrende Probleme zu erkennen. Vielleicht verwenden deine Kunden andere Begriffe als deine Produktdaten. In diesem Fall können Synonyme oder andere Anpassungen sinnvoll sein.
Es kann allerdings auch vorkommen, dass Kunden regelmäßig nach Produkten suchen, die tatsächlich nicht in deinem Sortiment vorhanden sind. Dann wird die Suchanalyse zu einer interessanten Informationsquelle für dein Sortimentsmanagement.
Wenn beispielsweise hunderte Besucher innerhalb eines bestimmten Zeitraums nach derselben Produktart suchen, obwohl du diese nicht anbietest, entsteht daraus ein konkretes Nachfragesignal. Einkauf und Produktmanagement können solche Informationen bei zukünftigen Sortimentsentscheidungen berücksichtigen.
Damit geht das Control Desk deutlich über eine rein technische Überwachung der Suchfunktion hinaus. Suchdaten können dir helfen, deine Kunden und deren tatsächliche Bedürfnisse besser zu verstehen.
Auch Suchanfragen mit Ergebnissen solltest du genauer betrachten. Eine Suche kann technisch mehrere Treffer liefern und trotzdem schlecht funktionieren. Wenn deine Kunden die Ergebnisse nicht anklicken oder anschließend direkt eine neue Suche starten, kann dies auf eine geringe Relevanz hinweisen.
Gerade deshalb sind Klickdaten wichtig. Du kannst beobachten, welche Produkte nach bestimmten Suchanfragen besonders häufig ausgewählt werden. Daraus ergeben sich Hinweise darauf, ob dein Ranking die relevanten Produkte weit genug oben platziert.
Wenn Nutzer regelmäßig Produkte anklicken, die weit unten innerhalb der Ergebnisliste erscheinen, solltest du das Ranking genauer untersuchen. Möglicherweise besitzen diese Artikel Eigenschaften, die für die jeweilige Suchintention besonders wichtig sind, vom bestehenden Ranking aber nicht ausreichend berücksichtigt werden.
Neben der Suchanalyse ist die Performance deiner Produktempfehlungen ein wichtiger Bereich. Eine Recommendation Engine kann auf vielen Seiten deines Shops Produkte ausspielen. Das allein sagt jedoch noch nichts über deren tatsächlichen Nutzen aus.
Du solltest deshalb analysieren, wie häufig Nutzer mit den Empfehlungen interagieren. Eine grundlegende Kennzahl ist die Klickrate. Sie zeigt dir, welcher Anteil der ausgespielten Empfehlungen tatsächlich Interesse erzeugt.
Die Klickrate allein reicht allerdings nicht aus. Ein Produkt kann interessant genug für einen Klick sein und trotzdem nicht gekauft werden. Deshalb solltest du den weiteren Verlauf der Customer Journey berücksichtigen.
Warenkorbaktionen liefern dir bereits ein stärkeres Signal. Wenn ein empfohlenes Produkt anschließend in den Warenkorb gelegt wird, spricht dies dafür, dass die Recommendation tatsächlich relevant gewesen sein könnte.
Noch wichtiger ist die Conversion. Du möchtest schließlich wissen, ob aus der Interaktion mit einer Recommendation tatsächlich eine Bestellung entsteht. Dadurch kannst du besser einschätzen, welche Recommendation Strategien wirtschaftlich funktionieren.
Auch der generierte Umsatz ist für deine Performance Analyse interessant. Unterschiedliche Recommendation Flächen können vollkommen unterschiedliche wirtschaftliche Auswirkungen besitzen. Eine Fläche kann sehr viele Klicks erzeugen, während eine andere mit weniger Interaktionen einen deutlich höheren Umsatz generiert.
Dadurch wird deutlich, warum du nicht ausschließlich einzelne Kennzahlen betrachten solltest. Eine gute Performance Analyse kombiniert verschiedene Werte und betrachtet den gesamten Verlauf vom ersten Kontakt bis zur Bestellung.
Auch der durchschnittliche Warenkorbwert kann wichtige Erkenntnisse liefern. Besonders beim Cross Selling möchtest du wissen, ob Empfehlungen tatsächlich dazu beitragen, dass Kunden zusätzliche Produkte kaufen.
Wenn dein durchschnittlicher Bestellwert nach einer erfolgreichen Recommendation Interaktion steigt, kann dies ein Hinweis darauf sein, dass deine Cross Selling Strategie funktioniert.
Gleichzeitig solltest du solche Zusammenhänge sorgfältig interpretieren. Eine Korrelation bedeutet nicht automatisch, dass die Recommendation allein für den zusätzlichen Umsatz verantwortlich war. Trotzdem können die Daten wichtige Hinweise auf erfolgreiche Strategien liefern.
Das Control Desk kann dir außerdem helfen, unterschiedliche Zeiträume miteinander zu vergleichen. Dadurch kannst du beispielsweise erkennen, wie sich Suchbegriffe, Produkte und Nutzerinteressen entwickeln.
Solche Vergleiche sind besonders bei saisonalen Sortimenten interessant. Die Nachfrage nach bestimmten Produkten kann sich innerhalb weniger Wochen deutlich verändern. Durch zeitliche Vergleiche erkennst du solche Entwicklungen schneller.
Auch Kampagnen lassen sich dadurch besser bewerten. Wenn du bestimmte Produkte stärker bewirbst oder innerhalb der Suche gezielt förderst, kannst du anschließend beobachten, wie sich Klicks und andere relevante Kennzahlen entwickeln.
Für dein Merchandising entsteht damit ein datenbasierter Optimierungsprozess. Du musst nicht ausschließlich vermuten, welche Produkte stärker sichtbar sein sollten. Du kannst beobachten, wie Nutzer tatsächlich reagieren und deine Entscheidungen entsprechend anpassen.
Auch die Performance personalisierter Inhalte ist interessant. Wenn unterschiedliche Nutzer unterschiedliche Produktempfehlungen oder Sortierungen erhalten, möchtest du wissen, ob diese Personalisierung tatsächlich einen Mehrwert erzeugt.
Dabei kannst du beispielsweise untersuchen, ob personalisierte Recommendations häufiger angeklickt werden oder eine höhere Conversion erzeugen als allgemeine Produktempfehlungen.
Besonders interessant ist der Vergleich verschiedener Nutzergruppen. Neue Besucher besitzen andere Voraussetzungen als wiederkehrende Kunden. Auch Käufer und Nutzer ohne bisherigen Kauf können unterschiedlich auf Empfehlungen reagieren.
Solche Unterschiede können dir helfen, deine Personalisierungsstrategie genauer auszurichten. Vielleicht funktioniert eine bestimmte Recommendation Strategie hervorragend bei Stammkunden, während neue Besucher stärker auf Bestseller reagieren.
Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Identifikation von Trends. Interne Suchdaten zeigen häufig sehr früh, welche Produkte oder Eigenschaften an Bedeutung gewinnen. Nutzer formulieren schließlich direkt, wonach sie aktuell suchen.
Wenn bestimmte Begriffe innerhalb kurzer Zeit deutlich häufiger auftreten, kann dies auf eine Veränderung der Nachfrage hinweisen. Solche Informationen können für Marketing, Einkauf und Sortimentsplanung wertvoll sein.
Auch für SEO und Content Marketing können Suchdaten interessante Erkenntnisse liefern. Deine interne Suche zeigt dir die tatsächliche Sprache deiner Kunden. Du erkennst, welche Begriffe Nutzer verwenden und welche Fragen oder Produktmerkmale für sie relevant sind.
Diese Informationen kannst du beispielsweise nutzen, um Kategorien, Produkttexte, Ratgeber oder Landingpages stärker an der tatsächlichen Nachfrage auszurichten.
Das Control Desk wird damit zu einer interessanten Voice of Customer Quelle. Statt ausschließlich externe Keyworddaten oder Marktforschung zu verwenden, kannst du analysieren, was Menschen innerhalb deines eigenen Shops tatsächlich suchen.
Für die Optimierung deiner Produktdaten ergeben sich ebenfalls wertvolle Hinweise. Wenn bestimmte Produkte trotz hoher Nachfrage kaum gefunden werden, kann dies an unvollständigen oder ungünstig strukturierten Produktinformationen liegen.
Vielleicht fehlt ein wichtiges Attribut oder deine Kunden verwenden eine Bezeichnung, die in deinen Daten nicht vorkommt. Solche Erkenntnisse kannst du an dein Produktmanagement weitergeben und die Datenqualität verbessern.
Dadurch entsteht ein Kreislauf zwischen Analytics und Product Discovery. Nutzer suchen nach Produkten, Epoq verarbeitet diese Anfragen und das Control Desk zeigt dir anschließend, wo Probleme auftreten. Du optimierst Produktdaten oder Einstellungen und kannst danach überprüfen, ob sich die Performance verbessert.
Genau dieser kontinuierliche Optimierungsprozess ist besonders wichtig. Eine Produktsuche oder Recommendation Engine sollte nicht einmal eingerichtet und anschließend jahrelang unverändert betrieben werden. Sortiment, Kundenbedürfnisse und Sprache verändern sich ständig.
Das Control Desk gibt dir die Möglichkeit, diese Veränderungen sichtbar zu machen und entsprechend zu reagieren.
Du solltest dafür klare Kennzahlen definieren. Welche Werte besonders wichtig sind, hängt von deinem Geschäftsmodell ab. Für einen Shop kann die Conversion der entscheidende Wert sein, während ein anderer Händler stärker auf Umsatz oder Warenkorbwert achtet.
Auch die Nutzung der Suche selbst kann eine wichtige Kennzahl darstellen. Wenn ein großer Anteil deiner Besucher die interne Suche verwendet, besitzt deren Qualität möglicherweise einen besonders starken Einfluss auf deinen Gesamterfolg.
Du kannst deshalb Nutzer mit Suche und Nutzer ohne Suche getrennt betrachten. Dadurch lässt sich besser verstehen, welche Rolle die Produktsuche innerhalb deiner Customer Journey spielt.
Besonders interessant sind Veränderungen nach Optimierungsmaßnahmen. Wenn du beispielsweise das Ranking anpasst, neue Synonyme hinterlegst oder bestimmte Produkte stärker priorisierst, solltest du anschließend kontrollieren, wie sich die entsprechenden Kennzahlen entwickeln.
Dadurch kannst du Entscheidungen auf Basis realer Ergebnisse treffen. Eine Anpassung, die theoretisch sinnvoll erscheint, muss in der Praxis nicht automatisch besser funktionieren.
Auch Tests können deshalb ein wichtiger Bestandteil deiner Optimierungsstrategie sein. Unterschiedliche Varianten von Produktempfehlungen, Platzierungen oder Ranking Einstellungen können unterschiedliche Ergebnisse erzeugen.
Je stärker du solche Entscheidungen datenbasiert triffst, desto weniger bist du auf persönliche Einschätzungen angewiesen.
Das Control Desk unterstützt dich außerdem dabei, deine verschiedenen Epoq Funktionen nicht isoliert zu betrachten. Suche, Recommendations, Personalisierung und Customer Targeting beeinflussen sich gegenseitig.
Ein Nutzer kann beispielsweise mit einer Suche beginnen, anschließend ein Produkt öffnen, danach auf eine Recommendation klicken und schließlich einen weiteren Artikel kaufen. Wenn du nur einzelne Touchpoints betrachtest, würdest du einen Teil dieser Customer Journey übersehen.
Eine umfassende Performance Analyse sollte deshalb möglichst berücksichtigen, wie unterschiedliche Funktionen gemeinsam zur Produktauswahl beitragen.
Gerade bei großen Onlineshops ist diese übergreifende Betrachtung wichtig. Product Discovery besteht nicht aus einer einzigen Funktion. Kunden bewegen sich zwischen Suche, Kategorien, Produktseiten, Empfehlungen und Warenkorb.
Für dich geht es deshalb darum, möglichst viele relevante Signale miteinander zu verbinden und daraus konkrete Optimierungen abzuleiten.
Der Tool Teil Control Desk und Performance Analyse von Epoq wird damit zur Steuerungszentrale deiner Product Discovery. Du kannst nachvollziehen, wonach deine Kunden suchen, welche Produkte sie auswählen, wie erfolgreich Recommendations funktionieren und an welchen Stellen innerhalb der Customer Journey Probleme entstehen. Gleichzeitig erhältst du wertvolle Informationen über Nachfrage, Sortimentslücken, Trends und die Sprache deiner Kunden. Der größte Nutzen entsteht für dich dann, wenn du diese Daten nicht nur beobachtest, sondern regelmäßig in konkrete Anpassungen an Suche, Ranking, Produktdaten, Personalisierung und Recommendations überführst. So entwickelst du deine Product Discovery kontinuierlich auf Grundlage des tatsächlichen Nutzerverhaltens weiter.
Wichtige Fragen [?]
Wenn du Epoq in einen bestehenden Onlineshop integrieren möchtest, musst du normalerweise kein monatelanges Großprojekt einplanen. Epoq nennt aktuell ungefähr zwei Wochen Vorlaufzeit und anschließend etwa zwei bis sechs Wochen für die eigentliche Integration. Der genaue Aufwand hängt natürlich davon ab, welche Funktionen du einsetzen möchtest und wie deine bestehende Shoparchitektur aufgebaut ist. Die technische Anbindung kann grundsätzlich unabhängig vom verwendeten Shopsystem erfolgen. Für die intelligente Suche werden unter anderem Produktdaten sowie Trackinginformationen benötigt. Anschließend erfolgt die Einrichtung zunächst in einer Testumgebung, in der Suchalgorithmus, Gewichtungen, Ranking, Fehlertoleranz, Filter und Darstellung geprüft und angepasst werden. Erst nach der Funktionsprüfung wird die Lösung für deinen produktiven Shop freigeschaltet. Für dich ist deshalb wichtig, neben der technischen Integration auch genügend Zeit für Produktdaten, Tracking, Testing und Feinjustierung einzuplanen.
Epoq selbst nennt für die intelligente Suche interessante Orientierungswerte. Besonders sinnvoll wird der Einsatz demnach, wenn dein Shop bereits mehr als 500 Produkte umfasst und über 5.000 Suchanfragen pro Monat erhält. Diese Zahlen solltest du allerdings nicht als starre Mindestanforderung verstehen. Entscheidend ist vielmehr, welche Bedeutung die Produktsuche für deine Customer Journey besitzt. Bei einem Sortiment mit nur 50 sehr übersichtlichen Produkten kann eine umfangreiche intelligente Suche möglicherweise weniger zusätzlichen Nutzen erzeugen. Hast du dagegen tausende Produkte mit zahlreichen Varianten, Eigenschaften und Kategorien, wird die schnelle Orientierung für deine Kunden wesentlich wichtiger. Auch bei einem kleineren Sortiment kann Epoq interessant sein, wenn die Produkte erklärungsbedürftig sind oder Empfehlungen und Personalisierung einen großen Einfluss auf die Kaufentscheidung besitzen. Je größer dein Sortiment und je häufiger deine Besucher die Suche verwenden, desto größer ist grundsätzlich das Potenzial, das du über intelligente Suche, personalisierte Rankings und Product Discovery erschließen kannst.
Für die Personalisierung benötigt Epoq nicht zwingend den klassischen Login als Ausgangspunkt. Die Wissensbasis der Plattform wird unter anderem aus Produktinformationen sowie dem Klick und Kaufverhalten der Shopbesucher aufgebaut. Dafür wird das Verhalten über Tracking erfasst und für die Personalisierungsfunktionen verarbeitet. Epoq beschreibt dabei einen Ablauf aus Tracking, Aufbau einer Wissensbasis und anschließender Ausspielung relevanter Produkte. Für bekannte Kunden ist eine eindeutige Wiedererkennung besonders relevant, während bei anderen Besuchern zunächst die innerhalb der jeweiligen Nutzung entstehenden Signale verwendet werden können. Aus Datenschutzsicht gibt Epoq an, mit pseudonymisierten Daten zu arbeiten und die Systeme in Deutschland zu hosten. Für dich bedeutet das trotzdem, dass du die konkrete Tracking Konfiguration, dein Consent Management und deine datenschutzrechtlichen Anforderungen sauber aufeinander abstimmen solltest. Je mehr relevante Interaktionen vorhanden sind, desto umfangreicher kann die Wissensbasis werden und desto besser können Suche, Recommendations und andere Personalisierungsfunktionen auf tatsächliches Nutzerverhalten reagieren.
Alternativen
Gesuchte Begriffe
Software, Services, Shoppingerlebnisse, Internet, Unternehmen, Intelligenz, Marketing, Shopware, Alkima, Tools, Ensecur, Partnerschaft, Referenzen, Entirely, Webdesign, Webinare, Gmbh, Lesezeit, WordPress, Shopkunden, Schaltfläche, Personalization, Karriere, Omt, Rate, Entsperren, Käufertypen, Datenschutzbeauftragten, Personalisierungssoftware, Martech, Absprungrate, Landingpages, Inhalt, Wiederkaufrate, Drittanbieter, Entwicklung, Ökosystem, Mitarbeitende, Maßnahmen, Mitgliedschaften, Hosting, Dsgvo, Retourenquote, Partner, Suite, Datenschutzerklärung, Leader, Projekte, Search, Content, Online, Blog, Webentwicklung, Dsfa, Hubspot, Marmind, Folgenabschätzung, Kundenbindung, Plattform, Maßgeschneiderten, Datensicherheit, Wechsel, Betreuung, Handel, Datenschutzberatung, Jobs, Zusammenarbeit, Company, Blogartikel, Linkedin, Web